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题名基于最小/最大描述的多粒度覆盖粗糙直觉模糊集模型
被引量：2
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作者
薛占熬
司小朦
王楠
朱泰隆
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机构
河南师范大学计算机与信息工程学院
"智慧商务与物联网技术"河南省工程实验室
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2017年第1期90-94,共5页
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基金
国家自然科学基金计划项目(61273018)
河南省基础与前沿技术研究计划项目(132300410174)
+1 种基金
河南省教育厅计划项目(14A520082)
新乡市重点科技攻关计划项目(ZG14020)资助
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文摘
覆盖粗糙集和直觉模糊集都是处理不确定性问题的基础理论,它们有着很强的互补性,且覆盖粗糙集和直觉模糊集的融合研究是一个新的热点。对多粒度覆盖粗糙集和直觉模糊集的融合进行深入研究。首先将最小描述、最大描述从单一粒度推广到多个粒度,提出了多粒度的最小描述和最大描述,讨论了多粒度的融合;其次,分别给出了基于最小描述和最大描述的模糊覆盖粗糙隶属度、非隶属度的概念,构建了两种新的模型即基于最小描述的多粒度覆盖粗糙直觉模糊集和基于最大描述的多粒度覆盖粗糙直觉模糊集,并讨论了它们的性质,同时举例说明;最后,分析和研究了两种模型的关系。该研究为多粒度覆盖粗糙集和直觉模糊集的融合提供了一种方法。
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关键词
多粒度覆盖粗糙集
直觉模糊集
最小描述
最大描述
融合
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Keywords
Multigranulation covering rough sets, Intuitionistic fuzzy sets, Minimal description, Maximal description,Fusion
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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