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基于双量化的双论域多粒度直觉模糊粗糙集

         

摘要

双论域多粒度直觉模糊粗糙集有利于不确定性分析,但其乐观与悲观模型具有极端性.引入相对概率与绝对基数进行双量化集成,获取双论域多粒度直觉模糊粗糙集的均衡模型及性质.首先,采用双量化技术,构建双论域多粒度直觉模糊粗糙集“下近似绝对量化-上近似相对量化”模型和“下近似相对量化-上近似绝对量化”模型,设计优化算法.其次,研究2类模型近似算子相关性质,包括集合运算与阈值单调等.最后,采用实例来验证模型有效性与性质正确性,并提供三支决策制定方案.所得结果具有模型改进性、性质扩张性,具有不确定性应用前景.

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