【摘 要】
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属性简知识表示和数据挖掘中是类非常重的问题.近年来,证据理论作为种非常有用的不确定性推理方法,可被用来研究信息系统的属性简问题.然而现实生活中,由于各种素使得绝大多
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属性简知识表示和数据挖掘中是类非常重的问题.近年来,证据理论作为种非常有用的不确定性推理方法,可被用来研究信息系统的属性简问题.然而现实生活中,由于各种素使得绝大多数信息系统中,经典优势关系或模糊偏好关系代替了经典等价关系.本文提出了种新的模糊偏好关系,此关系上建立了基于证据理论的模糊偏好决策系统,主工作如下:1.首先回顾了经典优势关系与模糊偏好关系的基本定,基于神经网络中常用的Logsigsigmoid函数提出种新的模糊偏好关系.2.从证据理论角度出发研究了模糊偏好决策系统中的属性简问题.提出了对基于模糊偏好关系的模糊信任函数和模糊似然函数,及由此定的模糊信任协调集(简)和模糊似然协调集(简).3.介绍了其他几种模糊协调集(简),讨论了模糊信任协调集(简)和模糊似然协调集(简)与它们之间的关系,最后通过个例子给出计算模糊信任函数及简的算法.
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