一種可變直覺模糊多粒度粗糙集模型
大小：1.21 MB 人氣： 2018-03-29 需要積分：1
標簽：粗糙集(8159)
為了在多粒度粗糙集模型中對目標概念達到更好的近似逼近效果，首先將直覺模糊粗糙集與多粒度粗糙集結合，提出直覺模糊多粒度粗糙集模型。由于該模型的目標近似存在過于寬松的缺陷，因此通過引入參數的方式對所提模型進行改進，提出一種可變直覺模糊多粒度粗糙集模型，并證明了該模型的有效性，同時基于該模型提出了相應的近似分布約簡算法。在仿真實驗結果中，所提出的下近似分布約簡結果比已提出的模糊多粒度決策理論粗糙集約簡和多粒度雙量化決策理論粗糙集多了2~4個屬性，所提出的上近似分布約簡算法比這些算法少了1~5個屬性，同時約簡結果的近似精度擁有了更為合理且優越的表現。因此，理論和實驗結果均驗證了所提的可變直覺模糊多粒度粗糙集模型在近似逼近和數據降維方面均具有更高的優越性。
非常好我支持^.^
(0) 0%
不好我反對
(0) 0%