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多尺度决策系统基于多粒度思想对数据进行不同角度、深层次的分析与处理.目前,多尺度决策系统主要处理单值形式的数据,但在许多实际问题中,决策系统中的数据往往以区间值的形式存在.因此,将经典的多尺度决策系统推广到区间值上具有一定的意义.本研究定义了广义多尺度区间值决策系统的概念;基于Jaccard相似率推广了计算多属性下对象之间的相似度,以构造θ-相容关系;讨论了保持4种分布协调性相互等价的θ取值;证明了在不协调广义多尺度区间值决策系统中,任取一个θ值获得的最优尺度组合与取关于θ的某个区间范围获得的最优尺度组合相同. 相似文献
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