【摘 要】
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模糊集合理论和粗糙集合理论在决策系统中已被证明是非常有用的方法,粗糙集理论通过等价关系来研究对象之间的不可分辨关系;模糊集合理论利用集合的特征函数来处理边界的不可
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模糊集合理论和粗糙集合理论在决策系统中已被证明是非常有用的方法,粗糙集理论通过等价关系来研究对象之间的不可分辨关系;模糊集合理论利用集合的特征函数来处理边界的不可定义性,但其中并没有应用对象之间不可分辨性的概念.由于模糊性的存在,从一定意义上来讲,一些概念利用经典集合来表示是不可能的,这就引出了一个新的研究方向,即模糊集合理论与粗糙集合理论的结合.该文基于模糊集合理论和粗糙集合理论的结合,对智能决策支持系统中的一些理论和方法进行了研究和探讨.具体包括:(1)给出了模糊集合的等高线函数语义解释方法,建立了一种新的分析条件属性和决策属性之间关系方法,即在条件属性和决策属性之间引入了包含度的概念,并且给出了包含度、综合函数和截近似的具体定义,在决策过程中,为针对某一决策属性对应的条件属性指定权植提供了理论基础.(2)提出了多维近似空间的概念,为在同一论域中同时考虑多个不可分辨关系提供了处理问题的理论依据.(3)提出了基于模糊优势关系处理问题的方法,同时对L-模糊集合概念进行了定义,建立了基于优势关系和模糊优势关系的上下积累集合的近似,揭示出了基于不可分辨关系的近似不可能发现的不一致性.(4)Greco的基于两两比较的决策表(PCT),采用基于等级优势关系的一种近似和决策规则的定义方法对近似的计算和产生决策规则的计算是很简单的,但缺乏精确性.因此,为了得到信息的更精确描述,该文提出了多等级优势关系和模糊多等级优势关系的概念,建立了基于多等级优势关系近似的模型.
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