Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Tập hợp thô quyết định lý thuyết mờ Pythagore đa hạt dựa trên thước đo bao hàm và ứng dụng của chúng trong hệ thống thông tin đa nguồn không hoàn chỉnh
Tóm tắt
Các tập hợp thô đa hạt (MGRS) và tập hợp thô quyết định lý thuyết (DTRS) là hai sự tổng quát quan trọng và phổ biến của các tập hợp thô cổ điển. Sự kết hợp của hai tập hợp thô tổng quát đã được nhiều nhà nghiên cứu điều tra trong các mở rộng khác nhau của các thiết lập mờ như tập hợp mờ giá trị khoảng (IVFS), tập hợp mờ trực giác (IFS), tập hợp mờ giá trị hai cực (BVFS), v.v. Tập hợp mờ Pythagore (PF) là một sự mở rộng khác của tập hợp mờ, có khả năng hơn so với IFS trong việc xử lý sự mơ hồ trong thế giới thực. Tuy nhiên, rất ít nghiên cứu đã tập trung vào sự kết hợp của hai tập hợp thô trong các thiết lập PF. Trong nghiên cứu này, chúng tôi kết hợp hai tập hợp thô tổng quát trong các thiết lập PF. Đầu tiên, chúng tôi giới thiệu một loại tập con PF (của tập con của vũ trụ đã cho) của tập hợp PF (của vũ trụ đã cho). Sau đó, chúng tôi thành lập hai mô hình cơ bản của MGRS PF-DTRS (MG-PF-DTRS) cho tập con PF của tập hợp PF dựa trên thước đo bao hàm PF trong khuôn khổ không gian xấp xỉ PF đa hạt. Một mô hình được dựa trên sự kết hợp của quan hệ PF (PFR) và việc xây dựng các xấp xỉ liên quan đến PFR kết hợp. Bằng cách kết hợp PFR thông qua giao và hợp, chúng tôi xây dựng hai mô hình. Mô hình còn lại được dựa trên việc xây dựng các xấp xỉ từ PFR và một sự kết hợp của các xấp xỉ. Bằng cách sử dụng giao và hợp để kết hợp các xấp xỉ, chúng tôi lại có được hai mô hình nữa. Kết quả là, chúng tôi có tổng cộng bốn mô hình. Hơn nữa, với các ràng buộc khác nhau về các tham số, chúng tôi có được ba loại cho mỗi mô hình của MG-PF-DTRS. Sau đó, cấu trúc chính, các thuộc tính cơ bản và các phương pháp đo lường sự không chắc chắn của chúng cũng được điều tra. Thứ hai, chúng tôi đưa ra một cách để tính toán độ tương đồng PF giữa hai đối tượng và cũng đưa ra một cách để tính toán các đối tượng ra quyết định PF từ các hệ thống thông tin đa nguồn không hoàn chỉnh (IMSIS). Sau đó, chúng tôi thiết kế một thuật toán để ra quyết định đối với IMSIS sử dụng MG-PF-DTRS và các phương pháp đo lường sự không chắc chắn của chúng. Cuối cùng, một ví dụ về đầu tư quỹ tương hỗ được đưa ra để chỉ ra tính khả thi và tiềm năng của các kết quả lý thuyết đã đạt được.
Từ khóa
#tập hợp thô #Pythagorean fuzzy #quyết định lý thuyết #không gian xấp xỉ #hệ thống thông tin đa nguồn không hoàn chỉnhTài liệu tham khảo
Atanassov KT (1986) Intuitionistic fuzzy sets. Fuzzy Sets Syst 20(1):87–96
Azam N, Zhang Y, Yao JT (2017) Evaluation functions and decision conditions of three-way decisions with gametheoretic rough sets. Eur J Oper Res 261:704–714
Du WS, Hu BQ (2016) Dominance-based rough set approach to incomplete ordered information systems. Inf Sci 346:106–129
Duda RO, Hart PE (1973) Pattern classification and scene analysis. Wiley, New York
Garg H (2016) A novel accuracy function under interval-valued Pythagorean fuzzy environment for solving multicriteria decision making problem. J Intell Fuzzy Syst 31:529–540
Garg H (2017) Confidence levels based Pythagorean fuzzy aggregation operators and its application to decision-making process. Comput Math Organ Theory 23:546–571
Garg H (2017) Generalized Pythagorean fuzzy geometric aggregation operators using Einstein t-norm and t-conorm for multicriteria decisionmaking process. Int J Intell Syst 32:597–630
Garg H (2018) Generalised Pythagorean fuzzy geometric interactive aggregation operators using Einstein operations and their application to decision making. J Exp Theor Artif Intell. https://doi.org/10.1080/0952813X.2018.1467497
Garg H (2018) Hesitant Pythagorean fuzzy sets and their aggregation operators in multiple attribute decision-making. Int J Uncertain Quantif 8:267–289
Garg H (2018) Linguistic Pythagorean fuzzy sets and its applications in multiattribute decisionmaking process. Int J Intell Syst. https://doi.org/10.1002/int.21979
Garg H (2018) New exponential operational laws and their aggregation operators for interval-valued Pythagorean fuzzy multicriteria decision-making. Int J Intell Syst. https://doi.org/10.1002/int.21966
Garg H (2018) Some methods for strategic decisionmaking problems with immediate probabilities in Pythagorean fuzzy environment. Int J Intell Syst. https://doi.org/10.1002/int.21949
Huang B, Li H, Feng G, Zhuang Y (2017) Inclusion measure-based multigranulation intuitionistic fuzzy decision-theoretic rough sets and their application to ISSA. Knowl Based Syst. https://doi.org/10.1016/j.knosys.2017.10.003
Huang B, Wu W, Yan J, Li H, Zhou X (2018) Inclusion measure-based multi-granulation decision-theoretic rough sets in multi-scale intuitionistic fuzzy information tables. Inf Sci. https://doi.org/10.1016/j.ins.2018.08.061
Li HX, Zhang LB, Zhou XZ, Huang B (2017) Cost-sensitive sequential three-way decision modeling using a deep neural network. Int J Approx Reason 85:68–78
Li JH, Huang CC, Qi JJ, Qian YH, Liu WQ (2017) Three-way cognitive concept learning via multi-granularity. Inf Sci 378:244–263
Li WW, Huang ZQ, Jia XY, Cai XY (2016) Neighborhood based decision-theoretic rough set models. Int J Approx Reason 69:1–17
Liang D, Xu Z, Liu D, Wu Y (2018) Method for three-way decisions using ideal topsis solutions at Pythagorean fuzzy information. Inf Sci 435:282–295
Liang DC, Liu D (2015) Deriving three-way decisions from intuitionistic fuzzy decision-theoretic rough sets. Inf Sci 300:28–48
Liang DC, Xu ZS, Liu D (2017) Three-way decisions based on decision-theoretic rough sets with dual hesitant fuzzy information. Inf Sci 396:127–143
Liang JY, Li R, Qian YH (2012) Distance: a more comprehensible perspective for measures in rough set theory. Knowl Based Syst 27:126–136
Lin G, Liang J, Qian Y, Li J (2016) A fuzzy multigranulation decision-theoretic approach to multi-source fuzzy information systems. Knowl Based Syst 91:102–113
Liu D, Liang D, Wang C (2016) A novel three-way decision model based on incomplete information system. Knowl Based Syst 91:32–45
Mandal P, Ranadive AS (2017) Multi-granulation bipolar-valued fuzzy probabilistic rough sets and their corresponding three-way decisions over two universes. Soft Comput. https://doi.org/10.1007/s00500-017-2765-6
Mandal P, Ranadive AS (2018) Decisiontheoretic rough sets under Pythagorean fuzzy information. Int J Intell Syst 33(4):818–835
Mandal P, Ranadive AS (2018) Fuzzy multi-granulation decision-theoretic rough sets based on fuzzy preference relation. Soft Comput. https://doi.org/10.1007/s00500-018-3411-7
Mandal P, Ranadive AS (2018) Hesitant bipolar-valued fuzzy sets and bipolar-valued hesitant fuzzy sets and their applications in multi-attribute group decision making. Granul Comput. https://doi.org/10.1007/s41066-018-0118-1
Mandal P, Ranadive AS (2018) Multi-granulation fuzzy decision-theoretic rough sets and bipolar-valued fuzzy decision-theoretic rough sets and their applications. Granul Comput. https://doi.org/10.1007/s41066-018-0111-8
Mandal P, Ranadive AS (2018) Multi-granulation interval-valued fuzzy probabilistic rough sets and their corresponding three-way decisions based on interval-valued fuzzy preference relations. Granul Comput. https://doi.org/10.1007/s41066-018-0090-9
Pawlak Z (1982) Rough sets. Int J Inf Comput Sci 11:341–356
Peng X, Yuan H, Yang Y (2017) Pythagorean fuzzy information measures and their applications. Int J Intell Syst 32(10):991–1029
Sun B, Ma W, Zhao H (2014) Decision-theoretic rough fuzzy set model and application. Inf Sci 283:180–196
Wang ZH, Wang H, Feng QR, Shu L (2015) The approximation number function and the characterization of covering approximation space. Inf Sci 305:196–207
Yager RR (2014) Pythagorean membership grades in multicriteria decision making. IEEE Trans Fuzzy Syst 22(4):958–965
Yao YY, Wong SKM (1992) A decision theoretic framework for approximating concepts. Int J Man Mach Stud 37:793–809
Zhang C, Li D, Ren R (2016) Pythagorean fuzzy multi-granulation rough set over two universes and its applications in merger and acquisition. Int J Intell Syst 31(9):921–943
Zhang C, Li D, Ren R (2016) Pythagorean fuzzy multigranulation rough set over two universes and its applications in merger and acquisition. Int J Intell Syst 31(9):921–943
Zhang HY, Yang SY, Ma JM (2016) Ranking interval sets based on inclusion measures and applications to three-way decisions. Knowl Based Syst 91:62–70
Zhang X, Xu Z (2014) Extension of topsis to multiple criteria decision making with Pythagorean fuzzy sets. Int J Intell Syst 29:1061–1078
Zhang XX, Chen DG, Tsang ECC (2017) Generalized dominance rough set models for the dominance intuitionistic fuzzy information systems. Inf Sci 378:1–25
Zhao XR, Hu BQ (2015) Fuzzy and interval-valued decision-theoretic rough set approaches based on the fuzzy probability measure. Inf Sci 298:534–554
Zhao XR, Hu BQ (2016) Fuzzy probabilistic rough sets and their corresponding three-way decisions. Knowl Based Syst 91:126–142