检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:徐伟华 潘彦舟 Xu Weihua;Pan Yanzhou(College of Artificial Intelligence,Southwest University,Chongqing,400715,China)
出 处:《南京大学学报(自然科学版)》2023年第1期1-11,共11页Journal of Nanjing University(Natural Science)
基 金:国家自然科学基金(61976245)。
摘 要:以直觉模糊信息表为背景,利用粗糙集和模糊集,旨在筛除信息表中冗余的属性,提出获取决策规则的近似约简方法.首先,通过在直觉模糊集中引入带权重评分函数来定义加权直觉模糊序关系;进一步,为了提高模型分类的容错率,结合变精度粗糙集模型构建加权变精度直觉模糊序决策信息表;接着,在该决策表中提出上、下近似约简的判定定理和可辨识矩阵,进而生成两种求解上、下近似约简的方法;最后,通过具体案例和数值实验分析验证了该方法的有效性.Aiming at removing irrelevant and redundant attributes,this paper proposes a method of approximate reduction to better require decision rules in intuitionistic fuzzy decision tables.The weighted system is defined via the introduction of a weighted score function in intuitionistic fuzzy sets.Additionally,variable precision rough sets are utilized for a better tolerance to misclassify.Hence,the weighted variable precision intuitionistic fuzzy sets are defined.On the basis of the constructed system,we give conceptions of the judgment theorem and identification matrix of both lower and upper approximate reduction,by which two approaches of reduction are put forward.Finally,a concrete example and numerical tests are used to illustrate the effectiveness of the proposed method.
关 键 词:变精度粗糙集 带权重评分函数 近似约简 可辨识矩阵 直觉模糊集
分 类 号:TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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