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针对现有多粒度直觉模糊粗糙集决策模型的不足，提出粒度加权的多粒度直觉模糊粗糙集模型．首先研究加权多粒度直觉模糊粗糙集的基本性质，分析加权多粒度直觉模糊粗糙集与乐观多粒度、悲观多粒度直觉模糊粗糙集之间的关系，并给出这几种模型不确定度量之间的关系．然后给出决策规则的置信度和支持度定义以及决策规则的获取方法，弥补目前常用的多粒度直觉模糊粗糙集的不足．最后通过决策实例分析验证文中模型的有效性．