【摘 要】
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多粒度决策粗糙集是从多角度来处理不确定数据和风险决策问题的重要模型。针对不完备信息系统下的决策分析问题,在多粒度决策粗糙集中引入集对优势关系,对优势度进行了改进,
【机 构】
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河南师范大学计算机与信息工程学院,“智慧商务与物联网技术”河南省工程实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61772176,61402153),河南省科技攻关项目(182102210078,182102210362)
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多粒度决策粗糙集是从多角度来处理不确定数据和风险决策问题的重要模型。针对不完备信息系统下的决策分析问题,在多粒度决策粗糙集中引入集对优势关系,对优势度进行了改进,使结果更加合理。然后对多粒度近似空间进行了拓展,提出了集对优势关系下的乐观、悲观、均值、乐观-悲观和悲观-乐观5种多粒度决策粗糙集模型,并讨论了其相关性质以及模型之间的相互关系。结合三支决策理论,在不完备信息系统中用区间值表示损失函数,获得不同的阈值,建立了5个相应的可变三支决策模型,推导出决策规则。最后,通过公司员工评估的案例证明,所提模型在实
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