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题名针对模糊数据近似处理的阴影集研究综述
被引量：1
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作者
高满
张清华
王国胤
姚一豫
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机构
重庆邮电大学计算机科学与技术学院
重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室
“旅游多源数据感知与决策技术”文化和旅游部重点实验室
网络空间大数据智能安全教育部重点实验室
重庆师范大学重庆国家应用数学中心
里贾纳大学计算机科学系
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出处
《自动化学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第10期1906-1927,共22页
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基金
国家重点研发计划(2021YFF0704101)
国家自然科学基金(62276038,62221005)
+2 种基金
重庆市创新群体研究项目(cstc2019jcyjcxttX0002)
重庆邮电大学博士人才培养计划(BYJS202109)
重庆市教委重点合作项目(HZ2021008)资助。
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文摘
阴影集(Shadowed set,SS)是一种对模糊集进行三支近似处理的不确定性知识发现模型,其能够对模糊集中具有精确值的不确定性对象进行有效的近似和划分,从而减少模糊决策过程中不确定性对象的决策划分成本和计算损耗.首先,回顾阴影集的发展历程,并从四个方面介绍其研究现状及内容,即阴影集的模型构建、理论性质、数据分析以及应用研究.通过总结分析它们的核心思想、方法体系、相互关系和区别等,为该领域的后续研究提供借鉴.随后,讨论分析阴影集理论与其他不确定性问题处理理论模型的联系,尤其是阴影集与模糊集、粗糙集和三支决策理论之间的区别、联系以及互补性.最后,围绕上述四个研究方面,对当前若干具有挑战性的研究问题进行分析和展望.
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关键词
阴影集
模糊集
三支决策
不确定性
粒计算
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Keywords
Shadowed set(SS)
fuzzy sets
three-way decision
uncertainty
granular computing
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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