【摘 要】
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多粒度决策理论粗糙集是处理不确定问题的有效工具,在许多决策问题中得到了广泛应用.本文以多粒度决策理论粗糙集为研究对象,对其在区间值信息系统中的模型以及和犹豫模糊集
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多粒度决策理论粗糙集是处理不确定问题的有效工具,在许多决策问题中得到了广泛应用.本文以多粒度决策理论粗糙集为研究对象,对其在区间值信息系统中的模型以及和犹豫模糊集相结合的模型进行了系统且深入的研究.在区间值信息系统中,首先利用基本集合分配函数处理相容类来构造概率度量空间,建立了区间值信息系统中的决策理论粗糙集.其次,结合多粒度粗糙集,构造了多粒度决策理论粗糙集.当数据集规模较大时,描述目标概念的近似需要花费大量的时间,计算过程也很复杂.为了克服这一局限性,在区间值信息系统中进一步建立了局部多粒度决策理论粗糙集模型,即乐观和悲观的局部多粒度决策理论粗糙集模型,并研究了它们的性质,建立了三支决策模型,然后结合实例将此模型与多粒度决策理论粗糙集模型进行了比较,同时设计了算法来验证该方法的可行性与简便性.这种方法在大规模数据集上进行粗糙数据分析是非常有用的.犹豫模糊集是模糊集的一种拓展.本文将犹豫模糊集与决策理论粗糙集结合,在犹豫模糊集的包含度的基础上,构造了犹豫模糊决策理论粗糙集模型,进一步结合多粒度粗糙集,建立了乐观和悲观的多粒度犹豫模糊决策理论粗糙集模型,研究了它们的性质,然后给出了相应的三支决策模型,最后通过实例进行了说明.
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