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四种基于覆盖的粗糙集的粗糙隶属度函数及其应用
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上传时间: 2021-03-14
详细说明：Pawlak的粗糙隶属度函数不仅给出了Pawlak的粗糙集近似值的数值特征，而且建立了Pawlak的粗糙集与模糊集或概率粗糙集之间的关系。 但是，值得注意的是，Pawlak的粗略隶属函数在处理现实世界中普遍存在的不完整数据时有局限性。 如本文将显示的，克服这一问题的一种方法是构造基于覆盖的粗糙集的粗糙隶属度函数。 在本文中，我们首先在循证医学中使用一个示例来说明在数据完整的情况下如何使用Pawlak的粗糙隶属度函数对决策进行数字表征。 然后，我们为四种类型的基于覆盖的粗糙集构造了基于覆盖的粗糙成员函数，并由Zhu和Wang（在IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering 19（8）（2007）1131-1144 and Information Sciences）中进行了检验。 201（2012）80-92），并使用它们来数字表征这些基于覆盖的粗糙集。 最后，我们介绍了这些基于覆盖的粗糙隶属度函数的理论背景，并说明了如何在数据不完整的情况下将其应用于数字表征决策。
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