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Bijective soft set decision system based parameters reduction underfuzzy environments

机译：基于双射软集决策系统的模糊环境参数约简

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Gong et al. (2010) and Xiao et al. (2010) have proposed the notion of bijective soft set and exclusive disjunctive soft set, respectively, which is a subtype of soft set. On the basis of their work, this paper extends these notions to fuzzy environments, and formulates the concept of bijective fuzzy soft set, which can deal with more uncertain problems. Moreover, this paper proposes two parameters reduction algorithms: one (Algorithm 1) is based on bijective fuzzy soft system, and the other (Algorithm 2) takes weight of an element into consideration. Since the threshold plays an important role in these algorithms, we proposed an algorithm (Algorithm 3) to decide the optimal value of threshold specially. Afterwards, an example analysis of the two parameters reduction algorithms is given and the result shows that the two algorithms lead to the same parameters reduction of a bijective fuzzy soft system. Since Algorithm 2 considers the detail weights of elements, thus it can be used in more uncertain problems, such as time series analysis problems, than Algorithm 1.
机译：龚等。 （2010年）和Xiao等人。 （2010年）分别提出了双射软集合和排他性分离软集合的概念，这是软集合的子类型。在他们的工作的基础上，本文将这些概念扩展到模糊环境，并提出了双射模糊软集的概念，该概念可以处理更多不确定的问题。此外，本文提出了两种参数约简算法：一种（算法1）基于双射模糊软系统，另一种（算法2）考虑元素的权重。由于阈值在这些算法中起着重要作用，因此我们提出了一种算法（算法3）来专门确定阈值的最佳值。然后，对两种参数约简算法进行了实例分析，结果表明，两种算法导致了双射模糊软系统的相同参数约简。由于算法2考虑了元素的详细权重，因此与算法1相比，它可以用于更多不确定性问题，例如时序分析问题。

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