【摘 要】
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在Pawlak近似空间中,针对直觉模糊目标集合,假设在信息粒度不变的情况下,试图寻求目标集合更好的近似集。在现有的粗糙直觉模糊集的基础之上,利用直觉模糊粗糙隶属函数,采用
【基金项目】
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国家自然科学基金（No.61473139）, 辽宁省高校基本科研业务费资助项目（No.JL201615410）, 辽宁特聘教授项目
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在Pawlak近似空间中,针对直觉模糊目标集合,假设在信息粒度不变的情况下,试图寻求目标集合更好的近似集。在现有的粗糙直觉模糊集的基础之上,利用直觉模糊粗糙隶属函数,采用分段函数的形式建立直觉模糊集新的下近似与上近似算子,并讨论新模型的一些基本性质。与现有的粗糙直觉模糊集相比,改进后的模型无论在近似精度方面,还是与目标集合的相似度方面,都有了较大的改善和提高。最后通过数值算例验证了所给结论的正确性。
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