典型文献
基于深度学习的直觉模糊集隶属度确定方法
文献摘要：
直觉模糊集隶属度、非隶属度和犹豫度的确定方法是直觉模糊集理论与应用研究中一个十分重要的问题,其直接影响着相关方法的可扩展性及应用结果.然而,现有方法存在主观性强、标准难以统一等问题,并且大多基于模拟数据进行实验,难以应用至实际数据.针对上述问题以及大规模非结构化数据,提出一种基于深度学习的直觉模糊集隶属度、非隶属度和犹豫度确定方法.新方法克服了传统方法的技术和思维局限,拓展了直觉模糊集相关问题的研究思路,为其实际应用提供了更多可能.
文献关键词：
直觉模糊集;隶属度;非隶属度;深度学习;深层神经网络
中图分类号：
作者姓名：
那日萨;孔茸;高欢
作者机构：
大连理工大学经济管理学院,辽宁大连116024
文献出处：
引用格式：
[1]那日萨;孔茸;高欢-.基于深度学习的直觉模糊集隶属度确定方法)[J].运筹与管理,2022(02):92-98
A类：
B类：
直觉模糊集,确定方法,非隶属度,犹豫度,模糊集理论,理论与应用,一个十,相关方法,可扩展性,主观性,模拟数据,实际数据,非结构化数据,思维局限,深层神经网络
AB值：
0.227031
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