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基于覆盖的概率粗糙集模型及其Bayes决策 总被引：4，自引：0，他引：4
经典的Pawlak概率粗糙集模型是基于论域上的等价关系而建立的,然而在实际应用中等价关系很难得到.因此,许多学者建立了基于一般关系(如容差关系、相似关系等)的Pawlak粗糙集模型.本文建立了基于覆盖关系的概率粗糙集模型,推广和总结了前人的工作.同时,提出了该模型下的Bayes决策方法和应用实例. 相似文献
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多属性决策过程中,每个方案的属性值有时体现为由直觉模糊数所刻划的语言变量,通过定义直觉模糊数间的距离,首先提出了基于直觉模糊数的TOPSIS方法;其次,考虑到在实际问题中往往会遇到不完备直觉模糊信息的事实,提出一种将不完备直觉模糊数完备化的方法,并建立了基于不完备直觉模糊信息的TOPSIS方法,同时通过实例说明该方法的有效性以及在多属性决策中的应用. 相似文献
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