覆盖多粒度梯形模糊数决策理论粗糙集模型

摘要：

作为经典Pawlak粗糙集模型的推广，基于论域上的等价关系，针对风险决策分类问题，多粒度粗糙集已有研究。其特点是在力争决策的期望损失（亦称决策的条件风险）最小的条件下，比较客观地确定对象分类区域的概率描述临界值，进而进行对象的最佳分类决策。然而，在实际应用中论域上的等价关系很难把握，况且特征状态的风险损失往往带有某种不确定性。凡此，无疑在一定程度上限制了多粒度决策理论粗糙集的应用。对此进行了研究：提出了覆盖多粒度梯形模糊数决策理论粗糙集模型，分别就平均、乐观和悲观的情形进行了讨论和刻划；得到了覆盖多粒度梯形模糊数决策理论粗糙集与已有相关模型之间的关系；结果和算例表明了模型的广泛性。

关键词：决策理论粗糙集、多粒度粗糙集、梯形模糊数、覆盖

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分类号：O175.8(数学分析)

资助基金：国家自然科学基金No.61262022，No.11461062；甘肃省自然科学基金No.1208RJZA251。

在线出版日期：2016-08-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：78-83