【摘 要】
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为了扩大粗糙集理论的应用,特别是在直觉模糊环境中的应用,本文结合直觉模糊集,粗糙集和软集提出了几种新的粗糙集的拓展模型,给出了新模型下上下近似的定义并讨论了上下近似
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为了扩大粗糙集理论的应用,特别是在直觉模糊环境中的应用,本文结合直觉模糊集,粗糙集和软集提出了几种新的粗糙集的拓展模型,给出了新模型下上下近似的定义并讨论了上下近似所满足的性质以及这些模型之间的关系.·通过软集将论域粒度化,给出了软粗糙直觉模糊集模型,并指明此模型是粗糙直觉模糊集的拓展；在此基础上,通过直觉模糊软集将论域粒度化,给出了软直觉模糊粗糙集模型,它可看作是软粗糙直觉模糊集的拓展模型.·基于一对边界蕴含算子(I,J)，结合软直觉模糊粗糙集,提出了(I,J)-软直觉模糊粗糙集模型,并在此基础上讨论了(I,J)-软直觉模糊粗糙集模型和直觉模糊粗糙集模型之间的关系.·基于软直觉模糊近似空间,结合软直觉模糊粗糙集,提出了多粒化直觉模糊软粗糙集模型,基于一对直觉模糊蕴涵算子(I,J)_结合多粒化的思想,提出了(I,J)-乐观多粒化直觉模糊软粗糙集模型,并讨论了其相关性质.
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