基于多粒度粗糙直覺猶豫模糊集的最優(yōu)粒度選擇方法

編號：CYYJ01669

篇名：基于多粒度粗糙直覺猶豫模糊集的最優(yōu)粒度選擇方法

作者：薛占熬 孫冰心 侯昊東 荊萌萌

關鍵詞： 直覺猶豫模糊集 多粒度 粗糙集 粒度重要度 最優(yōu)粒度選擇

機構： 河南師范大學計算機與信息工程學院 “智慧商務與物聯(lián)網(wǎng)技術”河南省工程實驗室

摘要： 為了對含有多屬性的直覺猶豫模糊決策信息系統(tǒng)進行約簡,獲取最優(yōu)粒度,運用多粒度粗糙集處理直覺猶豫模糊決策信息系統(tǒng)中的不確定信息,并對多粒度粗糙直覺猶豫模糊集的最優(yōu)粒度選擇方法進行了研究。首先,在直覺猶豫模糊集的基礎上引入屬性信息,給出粗糙直覺猶豫模糊集的概念,提出樂觀、悲觀多粒度粗糙直覺猶豫模糊集的下、上近似這4種模型,且研討了它們的性質(zhì)。其次,主要定義了基于悲觀多粒度粗糙直覺猶豫模糊集下近似的粒度質(zhì)量相似度和內(nèi)、外粒度重要度的計算公式,設計了其最優(yōu)粒度選擇算法。最后,通過葡萄酒測評的案例,分別基于樂觀、悲觀多粒度粗糙直覺猶豫模糊集的下、上近似這4種情況,計算出最優(yōu)粒度并進行了分析,驗證了該算法在直覺猶豫模糊決策信息系統(tǒng)中的約簡是有效的。