【摘 要】
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多粒度粗糙集是粗糙集的一个重要推广模型,为研究多个关系下概念近似提供了方便.本文主要以直觉模糊信息系统为研究对象,以广义多粒度粗糙集理论为工具,研究了基于相容关系的
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多粒度粗糙集是粗糙集的一个重要推广模型,为研究多个关系下概念近似提供了方便.本文主要以直觉模糊信息系统为研究对象,以广义多粒度粗糙集理论为工具,研究了基于相容关系的广义多粒度直觉模糊粗糙集模型.对于直觉模糊信息系统,首先根据支持特征函数和信息水平给出了基于相容关系的广义多粒度直觉模糊粗糙集模型,研究了相关性质,并讨论了该模型与基于相容关系的乐观和悲观多粒度直觉模糊粗糙集模型之间的关系.其次,在基于相容关系的广义多粒度直觉模糊粗糙集中给出了如何选择最优粒度,并通过一个实例来验证所提模型的有效性.最后对于大规模数据集研究了局部广义多粒度粗糙集模型,给出了一种用矩阵求解局部广义多粒度粗糙集上下近似的方法.该模型的优点既考虑了少数服从多数原则又节省了大量计算时间.针对多源直觉模糊信息系统,给出了两类基于相容关系的广义多粒度直觉模糊双量决策理论粗糙集模型,研究了两种粗糙集模型的不确定性度量与决策规则,并进一步讨论了这两类模型的决策区域之间的关系.
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