劉亞梅,馬盈倉,魯文霞,陳艷艷
(西安工程大學(xué) 理學(xué)院,陜西 西安 710048)
粗糙集理論于1982年被Pawlak[1]提出以來,已經(jīng)取得很大的發(fā)展。特別是在數(shù)據(jù)的決策與分析、模式識別、數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)與知識發(fā)現(xiàn)等方面。在粗糙集理論中有2種方式來定義近似算子:構(gòu)造性方法和公理化方法。構(gòu)造性方法是以論域上的二元關(guān)系、鄰域系統(tǒng)或布爾子代數(shù)作為基本要素構(gòu)造性地定義近似算子,然后得出粗糙集代數(shù)系統(tǒng)[2-4]。公理化方法就是先給定一個粗糙集代數(shù)系統(tǒng),然后定義二元關(guān)系使得由二元關(guān)系通過構(gòu)造性方法定義的近似算子及導(dǎo)出的粗糙集代數(shù)系統(tǒng)就是給定的近似算子和粗糙集代數(shù)系統(tǒng)[5-9]。基于這2種方法,在代數(shù)結(jié)構(gòu)方面,不少學(xué)者做出了一些研究并提出了許多新的概念,如粗糙群[10]、粗糙子群[11]、粗糙不變子群[12-13]等。在線性空間方面,日本學(xué)者N. Kuroki[14]研究了線性空間上粗糙集的性質(zhì),提出了在線性空間上的等價關(guān)系以及上下近似算子。國內(nèi)學(xué)者W.J.Liu[15-16]、吳明芬[17]等也研究了粗糙線性空間的性質(zhì)并聯(lián)系線性空間本身的性質(zhì)研究更深入的性質(zhì),同時還把粗糙集引入了線性空間和模糊線性空間中。本文就是在文獻[17]基礎(chǔ)上,結(jié)合模糊邏輯及其代數(shù)分析[18]的有關(guān)概念,以及H.G.Zhang[19]對經(jīng)典粗糙集上信息丟失問題的提出的方法,根據(jù)上下近似算子的性質(zhì)提出了2個集合,使信息丟失的問題得到解決,并建立基于布爾代數(shù)的粗糙線性近似空間模型。
定義1[17]設(shè)V是數(shù)域P上的線性空間,X、Y是V上的非空子集,k是數(shù)域P上的任意元素,定義集合的和與數(shù)乘為:
X+Y={α=α1+α2|α1∈X,α2∈Y}
kX={kα|α∈X}
定義2[17]設(shè)線性空間V上一個等價關(guān)系ρ,若對?α,β∈V,有(α,β)∈ρ,(α+γ,α+γ)∈ρ,(kα,kβ)∈ρ,?γ∈V,k∈P。則稱ρ為V上的一個同余關(guān)系。
定義3[17]設(shè)W是線性空間上V的一個子空間,定義一個二元關(guān)系ρW:
ρW={(α,β)|α,β∈V,α-β∈W}
定理1[17]設(shè)W是線性空間V的子空間,則下面結(jié)論成立:
1)ρW是V上的一個同余關(guān)系
2) ?α∈V,同余類[α]ρW=α+W則可將[α]ρW記為ρW(α)。V/ρW={ρW(α)|?α∈V}是全體同余類的集合。
性質(zhì)1[17]ρW(α)+ρW(β)=ρW(α+β)
ρW(kα)=kρW(α)
定義4[17]設(shè)V是數(shù)域P上的線性空間,W是V的線性子空間,X是V上的任意一個非空子集,定義X在W上關(guān)于ρW的上、下近似分別為:
性質(zhì)2[17]設(shè)V是數(shù)域P上的線性空間,W是V的線性子空間,X,Y是V上的非空子集,則有:
式刻畫
由性質(zhì)2 中的5)、6)可以看出,在線性空間中交的上近似、并的下近似并不是等式刻畫,存在信息丟失的問題。在本節(jié)中,主要解決這一問題,為此引入以下定義:
定義5 設(shè)V是數(shù)域P上的線性空間,W是V的一個子空間,X,Y是V的2個子集,記
PX(Y)=
{α|ρW(α)?X∪Y且ρW(α)?X,ρW(α)?Y};
QX(Y)={α|ρW(α)∩(X∩Y)=?,
且ρW(α)∩X≠?,ρW(α)∩Y≠?}。
定理2:
2) 此命題等價為
例1: 設(shè)線性空間V是全體實數(shù),定義它的加法運算為a⊕b=ab,乘法運算為a?b=ab。V的一個線性子空間為W={-1,1},V中的2個子集X={1,2,3,4,5}和Y={1,2,3,6}。求PX(Y),QX(Y)并驗證以上結(jié)論。
解:由定義可得
PX(Y)={5}
QX(Y)={5}
研究了基于同余關(guān)系的線性空間上下近似的性質(zhì),并通過2個集合解決了信息丟失的問題,下面要討論上下近似的代數(shù)結(jié)構(gòu)。
定義6 設(shè)V是數(shù)域P上的線性空間,X是V的任意子集,定義
定義7 設(shè)V是數(shù)域P上的線性空間,X,Y是V的任意子集,則粗糙線性空間的并、交、補、差運算定義為:
推論1 1)ρW(X)∪ρW(Y)=ρW(X∪Y)
1)行走機構(gòu):行走機構(gòu)采用自行式驅(qū)動,可選擇輪胎式和履帶式2種。輪胎式是由輪胎、軸和軸承以及液壓馬達等組成驅(qū)動裝置,車輪采用重載汽車輪胎。履帶式是由驅(qū)動輪、托鏈輪、支重輪、履帶架、履帶、張緊裝置、導(dǎo)向輪及液壓馬達組成。整機的重量通過履帶架、支重輪傳到履帶上。托鏈輪托持上股履帶的下垂。支重輪、托鏈輪均沿履帶滾動。
2)ρW(X)∩ρW(Y)=ρW(X∩Y)
所以ρW(X)∪ρW(Y)=ρW(X∪Y)。
同理可得ρW(X)∩ρW(Y)=ρW(X∩Y)。
定理3 設(shè)V是數(shù)域P上的線性空間,X、Y、Z是V的任意子集,則有
1)交換律:
ρW(X)∪ρW(Y)=ρW(Y)∪ρW(X);
ρW(X)∩ρW(Y)=ρW(Y)∩ρW(X)。
2)結(jié)合律:
(ρW(X)∪ρW(Y))∪ρW(Z)=
ρW(X)∪(ρW(Y)∪ρW(Z));
(ρW(X)∩ρW(Y))∩ρW(Z)=
ρW(X)∩(ρW(Y)∩ρW(Z))。
3)分配律:
ρW(X)∪(ρW(Y)∩ρW(Z))=
(ρW(X)∪ρW(Y))∩(ρW(X)∪ρW(Z));
ρW(X)∩(ρW(Y)∪ρW(Z))=
(ρW(X)∩ρW(Y))∪(ρW(X)∩ρW(Z))。
4)冪等律:
ρW(X)∪ρW(X)=ρW(X);
ρW(X)∩ρW(X)=ρW(X)。
5)0-1律:
ρW(X)∪ρW(?)=ρW(X);
ρW(X)∩ρW(V)=ρW(X)。
6)互補律:
ρW(X)∪ρW(X⊥)=ρW(V);
ρW(X)∩ρW(X⊥)=ρW(?)。
7)對偶律:
(ρW(X)∪ρW(Y))⊥=ρW(X⊥)∩ρW(Y⊥);
(ρW(X)∩ρW(Y))⊥=ρW(X⊥)∪ρW(Y⊥)。
證明:
1)由PX(Y)和QX(Y)定義可以看出PX(Y)=PY(X),QX(Y)=QY(X)。
所以
2)(ρW(X)∪ρW(Y))∪ρW(Z)=
ρW(X∪Y)∪ρW(Z)=
ρW(X)∪(ρW(Y)∪ρW(Z))
(ρW(X)∩ρW(Y))∩ρW(Z)=
ρW(X∩Y)∩ρW(Z)=
ρW(X)∩(ρW(Y)∩ρW(Z))。
3)ρW(X)∪(ρW(Y)∩ρW(Z))=
ρW(X)∪ρW(Y∩Z)=ρW((X)∪(Y∩Z))=
ρW(X∪Y)∩ρW(X∪Z)=
(ρW(X)∪ρW(Y))∩(ρW(X)∪ρW(Z)),
ρW(X)∩(ρW(Y)∪ρW(Z))=
ρW(X)∩ρW(Y∪Z)=
ρW(X∩Y)∪ρW(X∩Z)=
(ρW(X)∩ρW(Y))∪(ρW(X)∩ρW(Z))。
4)ρW(X)∪ρW(X)=ρW(X∪X)=ρW(X);
ρW(X)∩ρW(X)=ρW(X∩X)=ρW(X)。
5)ρW(X)∪ρW(?)=ρW(X∪?)=ρW(X);
ρW(X)∩ρW(V)=ρW(X∩V)=ρW(X)。
6)ρW(X)∪ρW(X⊥)=ρW(X∪X⊥)=ρW(V);
ρW(X)∩ρW(X⊥)=ρW(X∩X⊥)=ρW(?)。 7) 要證(ρW(X)∪ρW(Y))⊥=ρW(X⊥)∩ρW(Y⊥),只需證(ρW(X)∪ρW(Y))∩(ρW(X⊥)∩ρW(Y⊥))=ρW(?)。
(ρW(X)∪ρW(Y))∪(ρW(X⊥)∩ρW(Y⊥))=ρW(V),
(ρW(X)∪ρW(Y))∩(ρW(X⊥)∩ρW(Y⊥))=
[(ρW(X)∪ρW(Y))∩ρW(X⊥)]∩ρW(Y⊥)=
[(ρW(X)∩ρW(X⊥))∪(ρW(Y)∩ρW(X⊥))]∩
ρW(Y⊥)=[?∪(ρW(Y)∩ρW(X⊥))]∩
ρW(Y⊥)=ρW(Y)∩ρW(X⊥)∩ρW(Y⊥)=
ρW(?)∩R(X⊥)=R(?),
(ρW(X)∪ρW(Y))∪(ρW(X⊥)∩ρW(Y⊥))=
(ρW(X)∪ρW(Y)∪ρW(X⊥))∩
(ρW(X)∪ρW(Y)∪ρW(Y⊥))=
(ρW(V)∪ρW(Y))∩(ρW(V)∪ρW(X))=
ρW(V)∩ρW(V)=ρW(V)。
所以(ρW(X)∪ρW(Y))⊥=ρW(X⊥)∩ρW(Y⊥)。
同理可證(ρW(X)∩ρW(Y))⊥=ρW(X⊥)∪ρW(Y⊥)。
(X,ρW(X))∪(Y,ρW(Y))=(X∪Y,ρW(X∪Y))
(X,ρW(X))∩(Y,ρW(Y))=(X∩Y,ρW(X∩Y))
(X,ρW(X))⊥=(X⊥,ρW(X⊥))
0=(ρW(?),ρW(?)),1=(ρW(V),ρW(V))。 由以上分析可得出如下定理:
定理4 代數(shù)系統(tǒng)〈F,∪,∩,⊥,0,1〉為布爾代數(shù)。
粗糙集與代數(shù)系統(tǒng)的結(jié)合研究是粗糙集理論研究熱點之一,把粗糙集與線性空間結(jié)合研究具有重要的理論意義。在本文中,根據(jù)線性空間中集合關(guān)于同余關(guān)系的上下近似的性質(zhì),提出了2個集合以解決線性空間中信息丟失的問題,通過對上近似的交和下近似的并的等式的刻畫,同時研究了粗糙線性近似空間中上下近似的代數(shù)結(jié)構(gòu)并證明了其構(gòu)成了布爾代數(shù)。接下來將對此代數(shù)結(jié)構(gòu)進行進一步的研究。但本文缺乏實際應(yīng)用,未來將對上下近似的代數(shù)結(jié)構(gòu)和實際應(yīng)用做進一步的研究。
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