基于优势关系的程度粗糙直觉模糊集模型研究

来源：计算机科学与探索杂志2019年第6期北京时间：

作者：薛占熬，吕敏杰，韩丹杰，张敏

单位：1.河南师范大学 计算机与信息工程学院，河南 新乡 4530072.“智慧商务与物联网技术”河南省工程实验室，河南 新乡 453007

摘要：针对经典粗糙直觉模糊集理论仅考虑了集合中的最小/最大隶属度与非隶属度，而忽略了介于二者之间的隶属度与非隶属度的问题，从程度粗糙集的角度对其进行了分析研究。首先，将程度粗糙集引入到经典粗糙直觉模糊集模型中，定义了[μ(y)]和[ν(y)]，将其与最小/最大之间的隶属度与非隶属度的值比较。然后，构建新的下、上近似，提出四个模型，即基于优势关系的I型、II型程度粗糙直觉模糊集模型和基于优势关系的I型、II型双论域程度粗糙直觉模糊集模型，讨论这些模型的相关性质。这些模型的边界域缩小了，也降低了模糊熵值。最后，通过实例验证了模型的有效性。

关键词：程度粗糙集,双论域,直觉模糊集,优势关系,模糊熵