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本文将变精度粗糙集模型推广到基于一般包含度的广义变精度粗糙集,利用包含度的性质讨论广义变精度粗糙集的性质。给出广义齐次包含度的定义,验证了常用的概率型包含度等均为广义齐次包含度;给出基于该广义变精度粗糙集的知识约简的方法。不同的包含度代表不同的决策语义,因此借助一般包含度研究变精度粗糙集,能够使尽可能多的有用信息被提取、挖掘,克服了基本粗糙集模型中由于要求绝对精确的包含关系而使大量有用信息丢失,进一步推广了粗糙集模型,拓宽了粗糙集在数据挖掘、知识发现、模式识别及决策分析等领域中的应用。 相似文献
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将层次分析法与模糊优选理论相结合,针对建筑设计方案特点,建立了分别以效益、费用为目标的AHP模型和相应的方案模糊优选模型。分别用AHP法得到的效益和费用两个指标体系的综合权重向量对相应的模糊优选模型加权,计算得到效益型方案相对大值隶属度向量和费用型方案相对大值隶属度向量,进而得到效益-费用比率向量,并依赖该比率向量中元素的大小对方案进行优劣选择。 相似文献
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将层次分析法与模糊优选理论相结合,针对建筑设计方案特点,建立了分别以效益、费用为目标的AHP模型和相应的方案模糊优选模型。分别用AHP法得到的效益和费用两个指标体系的综合权重向量对相应的模糊优选模型加权,计算得到效益型方案相对大值隶属度向量和费用型方案相对大值隶属度向量,进而得到效益一费用比率向量,并依赖该比率向量中元素的大小对方案进行优劣选择。 相似文献
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