为同时应对不确定信息表示与风险信息融合对群决策带来的挑战,构建一种三角模糊不完备三支群决策方法,并将其应用于糖尿病诊断决策。首先,针对信息不确定性蕴含的模糊性和不完备性,分别引入三角模糊集和不完备信息系统的概念。通过与多...为同时应对不确定信息表示与风险信息融合对群决策带来的挑战,构建一种三角模糊不完备三支群决策方法,并将其应用于糖尿病诊断决策。首先,针对信息不确定性蕴含的模糊性和不完备性,分别引入三角模糊集和不完备信息系统的概念。通过与多粒度三支决策结合,构建了可调多粒度三角模糊概率粗糙集模型。然后,根据离差最大化法计算属性权重与专家权重,结合ELECTRE(elimination et choice translating reality)方法建立了三角模糊多属性群决策方法。最后,通过对糖尿病患者数据的案例分析和评估,验证了所提方法的可行性和有效性。该方法不仅从不确定信息表示、风险信息融合和最优粒度选择的视角丰富了多粒度三支群决策理论,而且推动了糖尿病智能诊断方面的应用。展开更多
文摘为同时应对不确定信息表示与风险信息融合对群决策带来的挑战,构建一种三角模糊不完备三支群决策方法,并将其应用于糖尿病诊断决策。首先,针对信息不确定性蕴含的模糊性和不完备性,分别引入三角模糊集和不完备信息系统的概念。通过与多粒度三支决策结合,构建了可调多粒度三角模糊概率粗糙集模型。然后,根据离差最大化法计算属性权重与专家权重,结合ELECTRE(elimination et choice translating reality)方法建立了三角模糊多属性群决策方法。最后,通过对糖尿病患者数据的案例分析和评估,验证了所提方法的可行性和有效性。该方法不仅从不确定信息表示、风险信息融合和最优粒度选择的视角丰富了多粒度三支群决策理论,而且推动了糖尿病智能诊断方面的应用。
