基于相似度的直觉模糊多粒度决策理论粗糙集

多粒度决策理论粗糙集具有强大的理论基础和合理的语义解释。考虑直觉模糊集和多粒度决策理论粗糙集在知识表达和信息处理方面各自具有很强的优势，本文提出了直觉模糊多粒度决策理论粗糙集模型。首先，在多源直觉模糊信息系统中，通过构造直觉模糊相似关系，对对象集进行直觉模糊划分，进而得到了多源直觉模糊粒结构。其次，利用直觉模糊相似度及多源直觉模糊相似类实现了对目标集合的多粒度近似。另外，给出了该模型的一些主要性质。最后，通过实例验证了该模型的有效性。该模型为实际应用中的多源数据分析提供了一种有效的思路与方法。