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        基于多粒度粗糙直覺猶豫模糊集的最優(yōu)粒度選擇方法

        編號:CYYJ01669

        篇名:基于多粒度粗糙直覺猶豫模糊集的最優(yōu)粒度選擇方法

        作者:薛占熬 孫冰心 侯昊東 荊萌萌

        關(guān)鍵詞: 直覺猶豫模糊集 多粒度 粗糙集 粒度重要度 最優(yōu)粒度選擇

        機(jī)構(gòu): 河南師范大學(xué)計算機(jī)與信息工程學(xué)院 “智慧商務(wù)與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)”河南省工程實驗室

        摘要: 為了對含有多屬性的直覺猶豫模糊決策信息系統(tǒng)進(jìn)行約簡,獲取最優(yōu)粒度,運用多粒度粗糙集處理直覺猶豫模糊決策信息系統(tǒng)中的不確定信息,并對多粒度粗糙直覺猶豫模糊集的最優(yōu)粒度選擇方法進(jìn)行了研究。首先,在直覺猶豫模糊集的基礎(chǔ)上引入屬性信息,給出粗糙直覺猶豫模糊集的概念,提出樂觀、悲觀多粒度粗糙直覺猶豫模糊集的下、上近似這4種模型,且研討了它們的性質(zhì)。其次,主要定義了基于悲觀多粒度粗糙直覺猶豫模糊集下近似的粒度質(zhì)量相似度和內(nèi)、外粒度重要度的計算公式,設(shè)計了其最優(yōu)粒度選擇算法。最后,通過葡萄酒測評的案例,分別基于樂觀、悲觀多粒度粗糙直覺猶豫模糊集的下、上近似這4種情況,計算出最優(yōu)粒度并進(jìn)行了分析,驗證了該算法在直覺猶豫模糊決策信息系統(tǒng)中的約簡是有效的。

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