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决策粗糙集理论是经典粗糙集理论结合贝叶斯理论拓展而来。为在不完备区间值信息系统下研究决策粗糙集理论，首先提出属性相似度的概念，并基于属性相似度定义了双精度容差关系。然后，基于双精度容差关系，结合贝叶斯
在经典的覆盖近似空间中，定义了区间直觉模糊概念的粗糙近似。通过区间直觉模糊覆盖概念，给出了一种基于区间直觉模糊覆盖的区间直觉模糊粗糙集模型。讨论了两种模型的一些相关性质。
提出划分矩阵和布尔列向量取小乘法的概念；证明了下矩阵和上矩阵的行并向量分别是下近似和上近似；研究了上下近似的性质；给出了计算上下近似的算法。
使用聚类技术对BNR进行扩展，得到一个新的4层模型，该模型同时使用了术语间和文档间的相近和相似关系，将此扩展模型和简单的RNR、扩展的BNRM模型比较，实验证实信息检索系统的检准率和检全率都有所提高。
基于粗糙集理论的用户购买倾向研究，杨本植，侯文君，粗糙集理论可以处理不确定性数据，特别在处理不完备数据方面有突出的优势。本文论述了采用粗糙集理论获取个人网络行为信息与用户
针对目前物流行业在资源优化配置以及组织调度等环节中出现的匹配精度低、调用效率差等现实问题，将物流资源分类标准作为切入点，以行业内现有资源分类体系为基础，结合实际样本数据，提出基于粗糙集的物流资源分类方
证据理论是处理不确定问题的重要方法，其处理的证据来源于专家，而专家的知识经验是有限的，且存在一定的主观性。在证据合成中，Dempster合成规则为证据理论提供了证据合成公式，但该公式在合成高度冲突的证
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提出了一种改进的基于模糊理论的柔性形态学边缘检测方法。在模糊域里选用效率更高的隶属度函数，借鉴广义模糊集的概念对模糊域计算区域进行拉伸和增强处理，增加边缘两侧灰度对比度，再利用柔性形态学特征及性质选取
粗糙集的代数刻画是粗糙集理论中研究的一个重要方向，在偶序对[R(X),R(X)]构成的集合中定义了二元运算[*]，证明了序偶对构成的集合构成了一个有界BCK代数，给出了基本的性质，为粗糙逻辑和粗糙推理
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