典型文献
基于直觉模糊关系的双论域多粒度概率粗糙集
文献摘要：
在复杂的不确定性环境中,粗糙集引入拓展要素,可增强模型强健性,因此,文中基于直觉模糊关系,在双论域上研究多粒度概率粗糙集.首先,利用直觉模糊关系与双论域背景,进行多粒度概率粗糙集建模,得到正向乐观、正向悲观、逆向乐观、逆向悲观4种模型及相关集成算法.然后,研究模型下上近似的数学性质,包括集合运算关系、概率参数极限、精度大小对比3方面.最后,采用医疗实例验证模型有效性与性质正确性,提供三支决策制定方案,并验证关于多粒度双论域直觉模糊概率粗糙集所得模型、算法、性质都具有深入的系统性、扩张性、应用性.
文献关键词：
概率粗糙集;多粒度粗糙集;直觉模糊集;双论域;三支决策
中图分类号：
作者姓名：
黄心宏;张贤勇;杨霁琳
作者机构：
四川师范大学 数学科学学院 成都610066;四川师范大学 智能信息与量子信息研究所 成都610066;四川师范大学 计算机科学学院 成都610066
文献出处：
引用格式：
[1]黄心宏;张贤勇;杨霁琳-.基于直觉模糊关系的双论域多粒度概率粗糙集)[J].模式识别与人工智能,2022(05):439-450
A类：
B类：
直觉模糊关系,双论域,概率粗糙集,不确定性环境,增强模型,强健性,悲观,集成算法,研究模型,上近似,数学性质,集合运算,概率参数,大小对比,验证模型,模型有效性,三支决策,决策制定,制定方案,模糊概率,扩张性,多粒度粗糙集,直觉模糊集
AB值：
0.279862
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