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针对模糊数据近似处理的阴影集研究综述

文献类型:期刊论文

作者高满; 张清华; 王国胤; 姚一豫
刊名自动化学报
出版日期2024
卷号50期号:10页码:1906-1927
关键词阴影集 模糊集 三支决策 不确定性 粒计算
ISSN号0254-4156
DOI10.16383/j.aas.c230808
英文摘要阴影集(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.
源URL[http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/59467]  
专题自动化研究所_学术期刊_自动化学报
推荐引用方式
GB/T 7714
高满,张清华,王国胤,等. 针对模糊数据近似处理的阴影集研究综述[J]. 自动化学报,2024,50(10):1906-1927.
APA 高满,张清华,王国胤,&姚一豫.(2024).针对模糊数据近似处理的阴影集研究综述.自动化学报,50(10),1906-1927.
MLA 高满,et al."针对模糊数据近似处理的阴影集研究综述".自动化学报 50.10(2024):1906-1927.

入库方式: OAI收割

来源:自动化研究所

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