【摘 要】
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粗糙集是处理不确定性信息的有效数学工具，然而，在复杂的环境下，经典粗糙集并不能满足某些特殊的现实需要，因此，为粗糙集引入拓展要素，是增强模型可靠性的重要手段。本文在直觉模糊信息系统下，基于优势关系研究邻域粗糙集模型。首先将直觉模糊数与邻域粗糙集近似算子结合，刻画直觉模糊邻域粗糙近似算子，建立直觉模糊邻域粗糙集模型。然后，引入了优势关系，构建优势邻域类，进而构建基于优势关系下的直觉模糊邻域粗糙集模型
【基金项目】
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国家自然科学基金（61662001）； 中央高校基本科研业务费专项资金（FWNX04）； 宁夏自然科学基金（2021AAC03203）；
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粗糙集是处理不确定性信息的有效数学工具，然而，在复杂的环境下，经典粗糙集并不能满足某些特殊的现实需要，因此，为粗糙集引入拓展要素，是增强模型可靠性的重要手段。本文在直觉模糊信息系统下，基于优势关系研究邻域粗糙集模型。首先将直觉模糊数与邻域粗糙集近似算子结合，刻画直觉模糊邻域粗糙近似算子，建立直觉模糊邻域粗糙集模型。然后，引入了优势关系，构建优势邻域类，进而构建基于优势关系下的直觉模糊邻域粗糙集模型，并研究了该模型的上下近似、优势邻域类、集合的基本运算等性质，给出了模型不精确性度量指标。最后通过实例验证了所提出模型的有效性。
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