山东大学学报(理学版)

作者：薛占熬,李永祥,姚守倩,荆萌萌

单位：1.河南师范大学计算机与信息工程学院, 河南 新乡 453007;2.智慧商务与物联网技术河南省工程实验室, 河南 新乡 453007

关键词：Bayesian粗糙集,直觉模糊集,直觉模糊等价关系,近似精度,数据分类,

基金：国家自然科学基金资助项目(62076089,61772176);河南省科技攻关项目(182102210078,212102210136)

在直觉模糊集和粗糙集理论基础上,结合Bayesian概率和近似关系,提出了Bayesian直觉模糊粗糙集模型,并对其进行研究。首先,在粗糙集的基础上,定义了基于直觉模糊粗糙集上的Bayesian概率,结合直觉模糊近似关系和模糊矩阵,给出了直觉模糊等价关系,并讨论了其性质;其次,根据直觉模糊集和截集的特性,得到基于Bayesian直觉模糊粗糙集的等价类,并进一步给出了上、下近似的划分方法,求出正、负域和边界域并计算近似精度;最后,在UCI数据集上,分析验证该模型的有效性,该模型能较好地分类含有模糊信息的数据。

来源：2022年第5期

《山东大学学报(理学版)》期刊编辑部

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