软集
软集的相关文献在2009年到2022年内共计131篇,主要集中在数学、自动化技术、计算机技术、管理学
等领域,其中期刊论文127篇、专利文献109899篇;相关期刊66种,包括内江师范学院学报、吉林大学学报(理学版)、计算机工程与科学等;
软集的相关文献由200位作者贡献,包括廖祖华、刘卫锋、耿生玲等。
软集—发文量
专利文献>
论文:109899篇
占比:99.88%
总计:110026篇
软集
-研究学者
- 廖祖华
- 刘卫锋
- 耿生玲
- 刘用麟
- 朱晓英
- 李生刚
- 秦克云
- 辛小龙
- 冯锋
- 刘维龙
- 孔祥智
- 张龙祥
- 李永明
- 王昌
- 章里程
- 童娟
- 许宏伟
- 赖锴
- 陈孝国
- 崔春生
- 廖翠萃
- 彭家寅
- 徐源
- 朱捷
- 李文婷
- 杨永伟
- 杨海龙
- 柳晓燕
- 江立辉
- 路腾
- 黄昱
- 付雅楠
- 伏文清
- 何霞
- 侯文艳
- 冯晓毅
- 刘春辉
- 刘玉锋
- 刘震
- 吴树忠
- 吴聪
- 吴霞
- 姚炳学
- 孙文鑫
- 张家录
- 张炜
- 李庆国
- 李晟
- 李玉晓
- 李论
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田峻奇;
韩邦合
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摘要:
软集是利用参数化方法处理不确定性问题的重要工具,在决策领域其基本思想是在不同的参数下采取不同的决策,属于软决策模式.而软集的优势矩阵作为软集合的一种表示方法,蕴藏着丰富的信息,如何在软集的优势矩阵部分已知的情况下依旧能够完整还原软集是讨论的重点.专注于软集优势矩阵高低对角线的讨论,通过研究发现优势矩阵的高低对角线上的性质对于还原软集十分有帮助.首先给出优势矩阵高低对角线的基本定义及其结构特点;其次,针对软集合的不交性、单调性、分块等信息特征,给出高低对角线上对应的特征和性质;最后,依据优势矩阵高低对角线上的元素分两个阶段设计还原算法,并针对算法还原时间以及算法第一阶段还原率等指标进行仿真实验.实验结果显示,对于第一阶段还原率,在0,1元素个数比为0.5时,第一阶段还原率最高,而在软集中,0,1元素个数之比不变时,增加参数与对象的个数对于第一阶段还原率影响不大,即还原率依旧取决于0,1元素个数比.算法运行时间方面,在控制其他变量下,增加参数个数或对象个数都会直接的导致还原时间增加.
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车蕊;
耿生玲
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摘要:
软集理论在处理不确定性信息的过程中能够进行比较丰富的信息描述和运算操作。软集的优势矩阵描述了软集中的对象在参数方面的优势,以及对象之间的优势关系。为了更有效地处理现实中地决策问题,首先提出了一种决策结果为两个对象的组合的决策方法,然后利用软集及其优势矩阵的理论,提出了一种基于软集参数支撑集的二值决策方法和一种基于软集优势矩阵的二值决策方法,分析了两种方法的区别,最后结合实例分析两种方法的有效性,说明其在决策领域中的意义。
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黄昱;
廖祖华
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摘要:
软集是处理不确定性问题的一个重要的数学工具。将软集的参数集赋予交换BCK-代数(即为交换亚BCI-代数),提出了交换BCK-代数的新型软素理想、软集的零化子、新型对合软理想等新概念。定义了两个新的合成运算,并利用合成运算对交换BCK-代数的新型软理想进行刻画。研究了交换BCK-代数的新型软理想在偏序关系下的若干性质以及软集的零化子和新型对合软理想的性质。举例说明了交换BCK-代数的新型软素理想的存在性,以及它与通常的软素理想的不同。举例说明了一个软集是交换BCK-代数的新型软素理想与它的水平集是素理想不是充要条件,这与通常的模糊代数的结果不同。给出了交换BCK-代数的新型软素理想的一些等价刻画,并讨论了它的同态像与原像的性质。
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陈鹏岗;
冯晓毅
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摘要:
针对现有Vague软集扩展模型的不足,文中将覆盖粗糙集、Vague软集和软专家集3种模型融合扩展,提出了新的处理不确定性问题的数学模型,即覆盖粗糙Vague软专家集,并研究了相关性质.在此基础上,文中给出了一个基于覆盖粗糙Vague软专家集的动物疾病辅助诊断算法.该算法计算了覆盖粗糙Vague软专家集的上下近似算子,通过隶属函数建立了患病程度和疾病水平的关系,并做出辅助诊断.非洲猪瘟疾病的诊断实验表明,文中所提出的ADADA_CRVSES算法是一种有效的针对动物疾病的辅助诊断算法,疾病诊断准确率达90%以上.
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梁世欣;
郝旭东
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摘要:
偏序集的理想在偏序集理论乃至在格论的研究中都起着十分重要的作用,而软集理论及其应用又在处理不确定性问题中有着巨大的潜力.故而将软集理论与偏序集的理想相结合,引入了偏序集的软理想的概念,得到了软理想的软子集、两个软理想的扩展交、且以及直积等仍为软理想.并以此为基础讨论了两个软理想在一定条件下的限制差是软理想.最后给出了偏序软同构的概念并证明了软理想的偏序软同构的像仍为软理想.
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冯锋;
郑玉娟;
王谦
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摘要:
基于参数化的观点,软集理论为分析和处理不确定信息提供一个新的数学框架,现已被广泛应用于代数学、非经典逻辑、博弈论、决策分析和数据挖掘等诸多领域.该研究介绍了软集及其扩展结构的相关基础理论,分析总结软集在决策分析和数据挖掘中的研究进展及重要成果,对未来研究的方向和趋势进行展望.
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冯锋;
郑玉娟;
王谦
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摘要:
基于参数化的观点,软集理论为分析和处理不确定信息提供一个新的数学框架,现已被广泛应用于代数学、非经典逻辑、博弈论、决策分析和数据挖掘等诸多领域。该研究介绍了软集及其扩展结构的相关基础理论,分析总结软集在决策分析和数据挖掘中的研究进展及重要成果,对未来研究的方向和趋势进行展望。