【摘 要】
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针对直觉模糊三支决策模型在反映问题时存在不完全性以及统计特性单一的缺陷,将粒计算中多粒度空间描述问题的思想与直觉模糊三支决策模型的思想相结合,提出了多粒度直觉模糊
【机 构】
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空军工程大学研究生学院,西北大学信息学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61503407)
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针对直觉模糊三支决策模型在反映问题时存在不完全性以及统计特性单一的缺陷,将粒计算中多粒度空间描述问题的思想与直觉模糊三支决策模型的思想相结合,提出了多粒度直觉模糊三支决策模型。因不同粒空间呈现统计特性不同,给出具有一般性的乐观和悲观多粒度直觉模糊三支决策模型的定义。根据正域及负域不变的原则定义了多粒度直觉模糊三支决策模型的属性约简。基于Bayes最小风险理论对多粒度直觉模糊三支决策模型中的参数进行确定。将乐观多粒度直觉模糊三支决策模型应用于弹道导弹目标识别问题中。
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