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文檔簡介
1、模糊決策是決策的一個重要組成部分，隨著社會發(fā)展以及信息多元化，數(shù)據(jù)模糊不確定化，使得模糊決策已成為研究的主流。在醫(yī)療診斷、人工智能、信息處理等領(lǐng)域中得到廣泛的應(yīng)用。
本文研究的是基于直覺模糊粗糙集模型的多屬性決策，提出了兩種直覺模糊粗糙集模型下的多屬性決策方法。一是在原有基于相似度的直覺模糊粗糙集的多屬性決策方法上進(jìn)行改進(jìn)，把原有基于相似關(guān)系下的直覺模糊粗糙集定義中的猶豫度細(xì)化，提出了與上近似隸屬度、上近似非隸屬度對應(yīng)的上近似
2、猶豫度;以及與下近似隸屬度、下近似非隸屬度對應(yīng)的下近似猶豫度，把考慮范圍擴(kuò)大。在計算此關(guān)系下的兩直覺模糊粗糙集的相似度就更加準(zhǔn)確有效;二是基于等價關(guān)系下的直覺模糊粗糙集模型的多屬性決策，在等價關(guān)系下，此模型具有一個性質(zhì):此關(guān)系下的直覺模糊粗糙集與直覺模糊集等價。因而，此關(guān)系下的直覺模糊粗糙集多屬性決策就轉(zhuǎn)化成直覺模糊集多屬性決策，即用直覺模糊集多屬性決策方法來解決此關(guān)系下的直覺模糊粗糙集多屬性決策問題。
本文基于提出的決策方法
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