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程度粗糙直觉模糊集模型研究分析综述
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2021-06-09
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针对经典粗糙直觉模糊集理论仅考虑了集合中的最小最大隶属度与非隶属度，而忽略了介于二者之间的隶属度与非隶属度的问题，从程度粗糙集的角度对其进行了分析研究。首先，将程度粗糙集引入到经典粗糙直觉模糊集模型中，定义了μω）和υω），将其与最小/最大之间的隶属度与非隶属度的值比较。然后，构建新的下、上近似，提岀四个模型，即基于优势关系的I型、Ⅱ型程度粗糙直觉模糊集模型和基于优势关系的型、Ⅱ型双论域程度粗糙直觉模糊集模型，讨论这些模型的相关性质。这些模型的边界堿缩小了，也降低了模糊熵值。最后，通过实例验证了模型的有效性。
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