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τ型的模糊β-覆盖粗糙集模型及其性质

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吴凡, 孔祥智. τ型的模糊β-覆盖粗糙集模型及其性质[J]. 西南师范大学学报(自然科学版), 2023, 48(6): 43-48. doi: 10.13718/j.cnki.xsxb.2023.06.006
引用本文: 吴凡, 孔祥智. τ型的模糊β-覆盖粗糙集模型及其性质[J]. 西南师范大学学报(自然科学版), 2023, 48(6): 43-48. doi: 10.13718/j.cnki.xsxb.2023.06.006
WU Fan, KONG Xiangzhi. The τ-Type Fuzzy β-Covering Rough Set Model and Its Properties[J]. Journal of Southwest China Normal University(Natural Science Edition), 2023, 48(6): 43-48. doi: 10.13718/j.cnki.xsxb.2023.06.006
Citation: WU Fan, KONG Xiangzhi. The τ-Type Fuzzy β-Covering Rough Set Model and Its Properties[J]. Journal of Southwest China Normal University(Natural Science Edition), 2023, 48(6): 43-48. doi: 10.13718/j.cnki.xsxb.2023.06.006

τ型的模糊β-覆盖粗糙集模型及其性质

详细信息
    作者简介:

    吴凡, 硕士研究生, 主要从事模糊数学与代数学的研究 .

    通讯作者: 孔祥智, 教授
  • 中图分类号: O159

The τ-Type Fuzzy β-Covering Rough Set Model and Its Properties

  • 摘要: 粗糙集理论的核心思想是在保持聚类分析的前提下,通过属性约简,导出问题的决策或分类规则. 新时代下数据具有大容量、多样性、时效性、价值性和真实性的特征. 为了利用更精准的模糊决策方法进行模糊寻优,基于模糊信息系统,结合模糊β-邻域和模糊互补β-邻域的概念,构建了一种τ型的模糊β-覆盖粗糙集模型,其主要思想是将互补近似算子推广到模糊信息系统中,并结合一致性、兼容性以及属性约简的知识研究新模型的性质.
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出版历程
  • 收稿日期:  2022-08-12
  • 刊出日期:  2023-06-20

τ型的模糊β-覆盖粗糙集模型及其性质

    通讯作者: 孔祥智, 教授
    作者简介: 吴凡, 硕士研究生, 主要从事模糊数学与代数学的研究
  • 江南大学 理学院, 江苏 无锡 214122

摘要: 粗糙集理论的核心思想是在保持聚类分析的前提下,通过属性约简,导出问题的决策或分类规则. 新时代下数据具有大容量、多样性、时效性、价值性和真实性的特征. 为了利用更精准的模糊决策方法进行模糊寻优,基于模糊信息系统,结合模糊β-邻域和模糊互补β-邻域的概念,构建了一种τ型的模糊β-覆盖粗糙集模型,其主要思想是将互补近似算子推广到模糊信息系统中,并结合一致性、兼容性以及属性约简的知识研究新模型的性质.

English Abstract

  • 互联网时代中大规模复杂信息的涌现,带来处理(计算)复杂性的难度增加. 大数据作为继云计算、物联网之后IT产业又一次重要的技术变革,正在驱动管理领域的新变革. 粒计算[1]是由美国控制论专家Zadeh提出的智能研究领域中解决复杂问题的新方法和有效工具,在大数据处理中,对降低数据规模具有重要研究意义. 信息系统[2](也称为知识表示系统)是粒计算研究中重要的数学模型之一,它具有属性集和对象集两个维度,能够描述数据对象的某些属性特征. 模糊信息系统[3]综合了信息系统、模糊集[4]与粗糙集[5],逐渐受到人们的关注,成为一个研究热点. 自文献[6]首次结合模糊集理论和粗糙集理论提出模糊粗糙集概念后,模糊粗糙集理论由此得到较多研究[7-11]. 文献[12]引入了模糊β-覆盖的概念,用参数β替换1,实现了由特殊到一般的转化.

    本文基于模糊粗糙集理论,借助模糊等价关系、模糊上下近似算子以及互补近似算子的概念,找出了模糊信息系统的一个约简,达到了去除模糊信息系统的冗余属性的效果. 文献[13]和文献[14]先后定义了两种模糊β-覆盖粗糙集模型,并用矩阵来表示上、下近似算子,这使得计算机处理大型复杂数据成为可能. 相较早期的模型,本文提出一种τ型的模糊β-覆盖粗糙集模型,综合邻域和互补邻域两方面进行分析和解决实际问题,避免了数据采集、存储以及约简等过程中产生的误差,从而进行更完备的信息决策.

  • 定义1[15]   设U是一个论域,模糊集A或者U的一个模糊子集A是论域U到[0, 1]的一个映射,即AU→[0, 1],x$\longmapsto$A(x),A(x)称为模糊集A的隶属函数(或称为x对模糊集A的隶属度). 将论域U上的所有模糊子集构成的集合称为U的模糊幂集,记作F(U).

    对∀ABF(U),若对∀xU都有A(x)≤B(x),则称AB. A=B当且仅当ABBA.

    对一族{αi}⊂[0, 1],iII$\mathbb{N}_+$,记∨iI αi或者∨{αiiI}为{αiiI}的上确界,记∧iI αi或者∧{αiiI}为{αiiI}的下确界. 给出ABF(U),对∀xU,称(AB)(x)=A(x)∨B(x)为AB的并,记作AB. 称(AB)(x)=A(x)∧B(x)为AB的交,记作AB. 称Ac(x)=1-A(x)为A的补,记作Ac.

    定义2[11]   设U是一个非空有限集合,$\mathscr{C}$U的子集组成的集族. 若∅∉$\mathscr{C}$且∪C$\mathscr{C}$C=U均成立,则$\mathscr{C}$称为U的一个覆盖,二元组(U$\mathscr{C}$)为一个覆盖近似空间.

    定义3[16]   设(U$\mathscr{C}$)是一个覆盖近似空间,若(U$\mathscr{C}$)中Xc记作U-X,则对∀xUx的邻域Nx和互补邻域Mx分别定义为

    定义4[12]   设U是一个论域,$\mathscr{C}$={C1C2,…,Cm}⊆F(U),且β∈(0,1]. 若对∀xU,都有(∪i=1mCi)(x)≥β,则称$\mathscr{C}$={C1C2,…,Cm}是U上的一个模糊β-覆盖,称(U$\mathscr{C}$)为一个模糊β-覆盖近似空间.

    定义5[14]   设(U$\mathscr{C}$)是一个模糊β-覆盖近似空间,β∈(0,1],其中$\mathscr{C}$={C1C2,…,Cm}. 对∀xUx的模糊β-邻域和模糊互补β-邻域分别定义为

    定义6[11]   设(U$\mathscr{C}$)是一个模糊β-覆盖近似空间,β∈(0,1],且C$\mathscr{C}$. 若下列两个条件之一成立:

    (a) 对∀xU,有C(x) < β

    (b) 对xU,若C(x)≥β,则存在C′∈$\mathscr{C}$-{C}使得C′⊆CC′(x)≥β.

    则称C$\mathscr{C}$的一个β-可约元. 否则,称C$\mathscr{C}$的一个β-不可约元. 若D$\mathscr{C}$$\mathscr{C}$-D$\mathscr{C}$的所有β-可约元组成的集合,则称D$\mathscr{C}$的约简,记作Γ($\mathscr{C}$).

    定义7[11]   设(U$\mathscr{C}$)是一个模糊β-覆盖近似空间,β∈(0,1]. 称Θβ($\mathscr{C}$)={NxβxU}是由模糊β-覆盖$\mathscr{C}$导出的模糊β-邻域族. 称$ \widetilde{\varTheta}^\beta(\mathscr{C})=\left\{M_x^\beta: x \in U\right\}$是由模糊β-覆盖$\mathscr{C}$导出的模糊互补β-邻域族.

    定义8[11]   设$\mathscr{C}$1$\mathscr{C}$2U上的两个模糊β-覆盖,β∈(0,1]. Θβ($\mathscr{C}$1)=Θβ($\mathscr{C}$2)当且仅当Γ($\mathscr{C}$1)=Γ($\mathscr{C}$2).

    定义9[17]   设UV是两个论域,fUV是一个UV上的映射,且A1A2F(U). 若[x]f={yUf(y)=f(x)},则{[x]fxU}是U上的一个划分. 对∀xU,若下列条件之一是成立的:

    (a) 对∀u∈[x]f,有A1(u)≤A2(u);

    (b) 对∀u∈[x]f,有A1(u)≥A2(u).

    则称f对于A1A2是一致的. 对∀xU,若对∀uv∈[x]f,都有A1(u)=A1(v),则称fA1是相容的.

  • 对于一个模糊信息系统FIS=(UAT),对∀xU,若∧xU[∨i=1m Ai(x)]≠0,则称ATU的一个模糊β-覆盖. 下面结合模糊β-邻域和模糊互补β-邻域,在模糊信息系统上定义一种τ型的模糊β-覆盖粗糙集模型,并结合相关的理论知识探讨新模型的性质.

    定义10   设FIS=(UAT)是一个模糊信息系统,fUV是一个UV上的满射,其中AT={A1A2,…,Am},且β∈(0,∧xU[∨i=1mAi(x)]]. 对∀XF(U),集合τ-(X)和τ+(X)分别被称为τ型的模糊β-覆盖下近似和τ型的模糊β-覆盖上近似,简称为τ-FβCLA,τ-FβCUA,其中

    τ-(X)≠τ+(X),则称Xτ型的模糊β-覆盖粗糙集,该模型简称为τ-FβRC.

    例1   设FIS=(UAT)是一个模糊信息系统,其中U={x1x2x3x4x5x6}且AT={A1A2A3A4A5},

    β∈(0,0.6]时,可知ATU上的一个模糊β-覆盖. 令β=0.5,V={y1y2y3y4},fUVUV的一个映射,

    根据定义5,计算得出xi(i=1,2,3,4,5,6)的模糊β-邻域Nxi0.5和模糊互补β-邻域Mxi0.5. 很容易得出

    因此,我们可以计算出Xτ型的模糊β-覆盖的上下近似值为

    定理1   设FIS=(UAT)是一个模糊信息系统,fUV是一个UV上的满射,其中AT={A1A2,…,Am},且β∈(0,∧xU[∨i=1mAi(x)]]. 对∀XYF(U),下列结论是成立的:

    (ⅰ) τ-(Xc)=(τ+(X))cτ+(Xc)=(τ-(X))c

    (ⅱ) τ+(∅)=∅,τ-(U)=V

    (ⅲ) τ-(XY)=τ-(X)∩τ-(Y),τ+(XY)=τ+(X)∪τ+(Y);

    (ⅳ) τ-(XY)⊇τ-(X)∪τ-(Y),τ+(XY)⊆τ+(X)∩τ+(Y);

    (ⅴ) 若XY,则τ-(X)⊆τ-(Y),τ+(X)⊆τ+(Y);

    (ⅵ) 若∀xU,有1-Nxβ(x)≤X(x)≤Nxβ(x),1-Mxβ(x)≤X(x)≤Mxβ(x),则τ-(X)⊆Xτ+(X).

       类似于文献[14]中命题3.1的证明.

    为了进一步研究τ-(X)和τ+(X)的性质,先看如下的一个例子:

    例2   在例1中,取

    则有

    不难看出,

    然而,定理1(ⅳ)可以在一定条件下成立. 下面结合定义9中映射的一致性与兼容性给出定理1(ⅳ)成立的充分条件:

    定理2   设FIS=(UAT)是一个模糊信息系统,fUV是一个UV上的满射,其中AT={A1A2,…,Am},且β∈(0,∧xU[∨i=1mAi(x)]]. 对∀XYF(U),若fXY是一致的,则

       根据定理1,有τ-(XY)⊇τ-(X)∪τ-(Y)和τ+(XY)⊆τ+(X)∩τ+(Y)成立,下面仅需要证明τ-(XY)⊆τ-(X)∪τ-(Y)和τ+(XY)⊇τ+(X)∩τ+(Y).

    对∀yV,若fXY是一致的,根据定义9可知以下条件之一必成立:

    (a) 对∀xf-1(y),有X(x)≤Y(x);

    (b) 对∀xf-1(y),有X(x)≥Y(x).

    则有

    因此τ-(XY)⊆τ-(X)∪τ-(Y)成立.

    同样地,

    因此τ+(XY)⊇τ+(X)∩τ+(Y)成立. 故定理2成立.

    下面将特殊推广到一般情况,得到以下推论:

    推论1   设FIS=(UAT)是一个模糊信息系统,fUV是一个UV上的满射,其中AT={A1A2,…,Am},且β∈(0,∧xU[∨i=1mAi(x)]]. 对∀X1X2,…,XnF(U),若fX1X2,…,Xn中任意两个模糊子集都是一致的,则τ-(∪i=1nXi)=∪i=1nτ-(Xi)和τ+(∩i=1nXi)=∩i=1nτ+(Xi)均成立.

    推论2   设FIS=(UAT)是一个模糊信息系统,fUV是一个UV上的满射,其中AT={A1A2,…,Am},且β∈(0,∧xU[∨i=1mAi(x)]]. 则以下结论成立:

    (ⅰ) 对∀XYF(U),若fXY是一致的,则τ-(XY)=τ-(X)∪τ-(Y)和τ+(XY)=τ+(X)∩τ+(Y)成立;

    (ⅱ) 对∀X1X2,…,XnF(U),若fX1X2,…,Xn中任意一个模糊子集都是相容的,则τ-(∪i=1nXi)=∪i=1nτ-(Xi)和τ+(∩i=1nXi)=∩i=1nτ+(Xi)均成立.

    综合定义7、定义8以及新模型,并结合可约性与属性约简相关的定理,得到以下定理:

    定理3   设FIS1=(UAT1)和FIS2=(UAT2)是两个模糊信息系统,fUV是一个UV上的满射,AT1={A1A2,…,An},AT2={B1B2,…,Bm},且β∈(0,min{∧xU[∨i=1nAi(x)],∧xU[∨i=1mBi(x)]}]. 对∀XF(U),若Γ(AT1)=Γ(AT2),则FIS1,FIS2对模糊子集X产生相同的τ型的模糊β-覆盖粗糙集下近似集.

       根据定义7和定义8,有Γ(AT1)=Γ(AT2)当且当Θβ(AT1)=Θβ(AT2),Θβ(AT1)=Θβ(AT2),当且当{N1xβxU}={N2xβxU},{M1xβxU}={M2xβxU}. 则

    从而

    可得

    从而

    定理4   设FIS1=(UAT1)和FIS2=(UAT2)是两个模糊信息系统,fUV是一个UV上的满射,AT1={A1A2,…,An},AT2={B1B2,…,Bm},且β∈(0,min{∧xU[∨i=1nAi(x)],∧xU[∨i=1mBi(x)]}]. 对∀XF(U),若Γ(AT1)=Γ(AT2),则FIS1,FIS2对模糊子集X产生相同的τ型的模糊β-覆盖粗糙集下近似集.

    定理5   设FIS1=(UAT1)和FIS2=(UAT2)是两个模糊信息系统,fUV是一个UV上的满射,AT1={A1A2,…,An},AT2={B1B2,…,Bm},且β∈(0,min{∧xU[∨i=1nAi(x)],∧xU[∨i=1mBi(x)]}]. 对∀XF(U),Xc(x)=1-X(x),则FIS1,FIS2对模糊子集X产生相同的τ型的模糊β-覆盖粗糙集下近似集当且仅当FIS1,FIS2对模糊子集Xc产生相同的τ型的模糊β-覆盖粗糙集上近似集.

       (充分性)   ∀XF(U),有τAT1+(X)=τAT2+(X). 由定理1,有τAT1+(X)=(τAT1-(Xc))cτAT2+(X)=(τAT2-(Xc))c.因此τAT1-(Xc)=τAT2-(Xc)成立.

    (必要性)   对∀XcF(U),有τAT1-(Xc)=τAT2-(Xc).由定理1,有τAT1-(Xc)=(τAT1+(X))cτAT2-(Xc)=(τAT2+(X))c.因此τAT1+(X)=τAT2+(X).

    定义11   设FIS=(UAT)是一个模糊信息系统,fUV是一个UV上的满射,其中AT={A1A2,…,Am},且β∈(0,∧xU[∨i=1mAi(x)]]. 称二元组FISτ=(Vτ-(AT))是FIS基于τ型的模糊β-覆盖粗糙下近似算子导出的模糊信息系统,FISτ=(Vτ+(AT))是FIS基于τ型的模糊β-覆盖粗糙上近似算子导出的模糊信息系统,其中

    定理6   设X={A1A2,…,Am}是U的一个模糊β-覆盖,fUV是一个UV上的满射. 以下结论成立:

    (ⅰ) 若对∀xU,有Nxβ(x)≥Ai(x),Mxβ(x)≥Ai(x),则τ+(X)={τ+(A1),τ+(A2),…,τ+(Am)}是V的一个模糊β-覆盖;

    (ⅱ) 若对∀xU,1-Nxβ(x)≥Ai(x),1-Mxβ(x)≥Ai(x),则τ-(X)={τ-(A1),τ-(A2),…,τ-(Am)}是V的一个模糊β-覆盖.

       (ⅰ)由X={A1A2,…,Am}是U的一个模糊β-覆盖,对∀xU,有∨i=1mAi(x)≥β. 对∀yV,∀xU,若Nxβ(x)≥Ai(x),Mxβ(x)≥Ai(x)成立,则

    因此τ+(X)={τ+(A1),τ+(A2),…,τ+(Am)}是V的一个模糊β-覆盖.

    (ⅱ) 同样地,

    因此τ-(X)={τ-(A1),τ-(A2),…,τ-(Am)}是V的一个模糊β-覆盖.

参考文献 (17)

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