基于直觉模糊关系的双论域多粒度概率粗糙集

黄心宏; 张贤勇; 杨霁琳

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基于直觉模糊关系的双论域多粒度概率粗糙集

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在复杂的不确定性环境中,粗糙集引入拓展要素,可增强模型强健性,因此,文中基于直觉模糊关系,在双论域上研究多粒度概率粗糙集.首先,利用直觉模糊关系与双论域背景,进行多粒度概率粗糙集建模,得到正向乐观、正向悲观、逆向乐观、逆向悲观4种模型及相关集成算法.然后,研究模型下上近似的数学性质,包括集合运算关系、概率参数极限、精度大小对比3方面.最后,采用医疗实例验证模型有效性与性质正确性,提供三支决策制定方案,并验证关于多粒度双论域直觉模糊概率粗糙集所得模型、算法、性质都具有深入的系统性、扩张性、应用性.

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来源
《模式识别与人工智能》 |2022年第5期|439-450|共12页
作者
黄心宏; 张贤勇; 杨霁琳;
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作者单位

四川师范大学数学科学学院;

四川师范大学智能信息与量子信息研究所;

四川师范大学计算机科学学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
概率粗糙集; 多粒度粗糙集; 直觉模糊集; 双论域; 三支决策;

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