【摘 要】
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证据理论和多粒度粗糙集模型的结合已成为知识挖掘中的热点研究之一，其建立的模型已被应用于不完备、覆盖、模糊等信息系统，但在直觉模糊决策信息系统中还未见相关讨论。首先，在
【机 构】
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河北师范大学数学与信息科学学院,石家庄职业技术学院科技发展与校企合作部,河北科技大学理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61573127,61300121,61502144);河北省自然科学基金(A2014205157);河北省高校创新团队领军人才培育计划项目(LJRC022);河北师范大学研究生创新项目基金(CXZZSS2017046)资助
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证据理论和多粒度粗糙集模型的结合已成为知识挖掘中的热点研究之一，其建立的模型已被应用于不完备、覆盖、模糊等信息系统，但在直觉模糊决策信息系统中还未见相关讨论。首先，在直觉模糊决策信息系统中利用三角模和三角余模定义了３种优势关系，得到了３种优势类，并构造了广义优势关系多粒度直觉模糊粗糙集模型；其次，基于证据理论，讨论了广义多粒度直觉模糊粗糙集的信任结构；然后，通过定义粒度重要性和属性重要性给出了属性约简方法；最后，通过实例说明了该模型在处理直觉模糊决策信息系统时是有效的。
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