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张绍浦;太阳，Pin;米菊生;冯涛

勾股模糊粗糙近似空间的置信函数及其应用。 （英语） Zbl 1434.68580号

国际J近似推理 119, 58-80 (2020).
摘要：粗糙集理论和证据理论是处理不精确和不确定知识的决策和约简问题的两种方法。勾股模糊集擅长描述非隶属度和隶属度之和大于1的情况，可能比直觉模糊集有更广泛的应用。因此，本文基于粗糙集理论研究勾股模糊集的概率测度和勾股模糊信息系统的信念结构，并讨论勾股模糊系统的约简。首先，我们回顾了水平集上勾股模糊集和上下勾股模糊粗糙近似算子的性质。然后利用这些性质，构造了勾股模糊集的概率测度。利用毕达哥拉斯模糊粗糙上下近似算子研究了置信度和似然函数。最后，我们应用置信函数构造了一个属性约简算法，并通过一个实例说明了该算法的可行性和有效性。

引用于4文件

MSC公司：

68层37 人工智能背景下的不确定性推理

关键词：

勾股模糊粗糙集;证据理论;信念函数;似然函数;属性约简
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\textit{S.-P.Zhang}等人，《国际近似推理》119，58-80（2020；Zbl 1434.68580）
全文： 内政部

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