您的位置:山东大学 -> 科技期刊社 -> 《山东大学学报(理学版)》

山东大学学报(理学版)

• 论文 • 上一篇    下一篇

P-集合的粒度与P-知识辨识发现

刘纪芹,张彤   

  1. 山东财经大学数学与数量经济学院, 山东 济南 250014
  • 收稿日期:2014-02-24 出版日期:2014-06-20 发布日期:2014-06-14
  • 作者简介:刘纪芹(1968- ),女,博士,教授,研究方向为粗系统理论与应用. E-mail:sdfiljq@126.com
  • 基金资助:
    山东省自然科学基金资助项目(zr2013aq019);山东省教育厅资助项目(J13WF08)

Granulation degree of P-sets and discernibility-discovery of P-knowledge

LIU Ji-qin, ZHANG Tong   

  1. School of Mathematics and Quantitative Economics, Shandong University of Finance and Economics, 
    Jinan 250014, Shandong, China
  • Received:2014-02-24 Online:2014-06-20 Published:2014-06-14

摘要: 利用P-集合,给出P-集合的粒度概念,讨论了P-集合粒度的特性,给出粒度与包度的关系定理、粒度的分解定理以及单调性定理。定义了P-知识以及知识分辨度概念,将P-集合概念及其粒度特性应用于P-知识的辨识发现中,得到P知识的辨识发现定理。最后将辨识发现定理应用于系统状态的检测识别,给出了系统状态检测-识别准则及其应用。

关键词: 粒度, P-集合, P-知识, 辨识发现定理, 检测-识别准则

Abstract: By using P-sets, the concept and properties of granulation degree in P-sets is presented. The relation theorems between the granulation degree and packet degree, the decomposition theorems and the monotonicity theorem of the granulation degree are proposed. P-knowledge and its discernibility degree are defined. P-sets and the properties of the granulation degree are applied to discernibility-discovery of P-knowledge, and the discernibility-discovery theorems of P-knowledge are obtained. Finally, the discernibility-discovery theorems are applied to system state detectionrecognition, and the criterion of system state detection-recognition and its application are given.

Key words: discernibility-discovery theorem, detection-recognition criterion, granulation degree, P-sets, P-knowledge

[1] 吴辛尧,徐计. 基于图互信息池化的分层图表示学习[J]. 《山东大学学报(理学版)》, 2025, 60(7): 84-93.
[2] 钱文彬,彭嘉豪,蔡星星. 基于邻域粒度与三支决策的知识表示学习方法[J]. 《山东大学学报(理学版)》, 2025, 60(7): 94-103.
[3] 华有霖,邵亚斌,朱学勤. 基于粒球计算的多粒度支持向量回归算法[J]. 《山东大学学报(理学版)》, 2025, 60(7): 104-115.
[4] 李心如,李令强,贾成昭. 新型多粒度变精度(*,·)-模糊粗糙集[J]. 《山东大学学报(理学版)》, 2025, 60(7): 131-142.
[5] 宋苏洋,叶军,曾广财,孙清. 基于优化可辨识矩阵的多粒度粗糙集属性约简算法[J]. 《山东大学学报(理学版)》, 2024, 59(5): 52-62.
[6] 王茜,张贤勇. 不完备邻域加权多粒度决策理论粗糙集及三支决策[J]. 《山东大学学报(理学版)》, 2023, 58(9): 94-104.
[7] 钱进,汤大伟,洪承鑫. 多粒度层次序贯三支决策模型研究[J]. 《山东大学学报(理学版)》, 2022, 57(9): 33-45.
[8] 孙文鑫,刘玉锋. 基于参数粒的广义多粒度粗糙集[J]. 《山东大学学报(理学版)》, 2022, 57(5): 11-19.
[9] 李敏,杨亚锋,雷宇,李丽红. 基于可拓域变化代价最小的最优粒度选择[J]. 《山东大学学报(理学版)》, 2021, 56(2): 17-27.
[10] 刘纪芹,潘正琨. P-未知数据集及其过滤-分离[J]. 《山东大学学报(理学版)》, 2021, 56(2): 1-6.
[11] 张文娟,李进金,林艺东. 基于图的悲观多粒度粗糙集粒度约简[J]. 《山东大学学报(理学版)》, 2021, 56(1): 60-67.
[12] 李金海,贺建君,吴伟志. 多粒度形式概念分析的类属性块优化[J]. 《山东大学学报(理学版)》, 2020, 55(5): 1-12.
[13] 贺晓丽,折延宏. 基于属性粒化的近似概念分析及规则提取[J]. 《山东大学学报(理学版)》, 2020, 55(5): 13-21.
[14] 万青,马盈仓,魏玲. 基于多粒度的多源数据知识获取[J]. 《山东大学学报(理学版)》, 2020, 55(1): 41-50.
[15] 张海洋,马周明,于佩秋,林梦雷,李进金. 多粒度粗糙集近似集的增量方法[J]. 《山东大学学报(理学版)》, 2020, 55(1): 51-61.
Viewed
Full text


Abstract

Cited

  Shared   
  Discussed   
No Suggested Reading articles found!