基于直觉模糊关系的双论域多粒度概率粗糙集

作     者：黄心宏 张贤勇 杨霁琳 HUANG Xinhong;ZHANG Xianyong;YANG Jilin

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 

出 版 物：《模式识别与人工智能》 (Pattern Recognition and Artificial Intelligence)

年 卷 期：2022年第35卷第5期

页      面：439-450页

核心收录：

学科分类：08[工学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 0811[工学-控制科学与工程] 

基　　金：国家自然科学基金项目(No.61673258,11671284) 四川省科技计划项目(No.2021YJ0085,2019YJ0529)资助。 

主　　题：概率粗糙集 多粒度粗糙集 直觉模糊集 双论域 三支决策 

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.