論文の概要: Some neighborhood-related fuzzy covering-based rough set models and
their applications for decision making
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.10125v1
- Date: Fri, 13 May 2022 05:02:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-29 20:37:22.748079
- Title: Some neighborhood-related fuzzy covering-based rough set models and
their applications for decision making
- Title（参考訳）: 近傍ファジィ被覆に基づく粗集合モデルとその意思決定への応用
- Authors: Gongao Qi, Bin Yang, Wei Li
- Abstract要約: 重なり関数とそのインプリケータによるファジィ被覆に基づくファジィ近傍演算子を提案する。
新規なファジィTOPSIS法は、生体合成ナノマテリアルの選択問題を解くために提案されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.270779659551431
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Fuzzy rough set (FRS) has a great effect on data mining processes and the
fuzzy logical operators play a key role in the development of FRS theory. In
order to further generalize the FRS theory to more complicated data
environments, we firstly propose four types of fuzzy neighborhood operators
based on fuzzy covering by overlap functions and their implicators in this
paper. Meanwhile, the derived fuzzy coverings from an original fuzzy covering
are defined and the equalities among overlap function-based fuzzy neighborhood
operators based on a finite fuzzy covering are also investigated. Secondly, we
prove that new operators can be divided into seventeen groups according to
equivalence relations, and the partial order relations among these seventeen
classes of operators are discussed, as well. Go further, the comparisons with $
t$-norm-based fuzzy neighborhood operators given by D'eer et al. are also made
and two types of neighborhood-related fuzzy covering-based rough set models,
which are defined via different fuzzy neighborhood operators that are on the
basis of diverse kinds of fuzzy logical operators proposed. Furthermore, the
groupings and partially order relations are also discussed. Finally, a novel
fuzzy TOPSIS methodology is put forward to solve a biosynthetic nanomaterials
select issue, and the rationality and enforceability of our new approach is
verified by comparing its results with nine different methods.
- Abstract（参考訳）: ファジィ粗集合 (FRS) はデータマイニングプロセスに大きな影響を与え、ファジィ論理作用素はFRS理論の発展に重要な役割を果たしている。
本稿では,より複雑なデータ環境にfrs理論をさらに一般化するために,重なり関数によるファジィ被覆に基づくファジィ近傍作用素の4つのタイプを提案する。
一方、元のファジィ被覆から導出したファジィ被覆を定義し、有限ファジィ被覆に基づく重なり関数に基づくファジィ近傍作用素の等式についても検討した。
第2に、同値関係により新しい演算子を17群に分割できることを証明し、これらの17種類の演算子の部分順序関係についても論じる。
さらに、D'eerらによって与えられる$ t$-normベースのファジィ近傍演算子との比較を行い、様々なファジィ論理演算子に基づいて異なるファジィ近傍演算子を用いて定義される2種類の近傍ファジィ被覆型粗集合モデルについて述べる。
さらに、グループ化と部分順序関係についても論じる。
最後に, 生体合成ナノマテリアル選択問題を解くために, 新たなファジィ・トップス法を提案し, 9つの異なる方法との比較により, 新たなアプローチの合理性と適用性を検証する。
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