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針對經(jīng)典粗糙直覺模糊集理論僅考慮了集合中的最小最大隸屬度與非隸屬度，而忽略了介于二者之間的隸屬度與非隸屬度的問題，從程度粗糙集的角度對其進(jìn)行了分析研究。首先，將程度粗糙集引入到經(jīng)典粗糙直覺模糊集模型中，定義了μω）和υω），將其與最小/最大之間的隸屬度與非隸屬度的值比較。然后，構(gòu)建新的下、上近似，提岀四個模型，即基于優(yōu)勢關(guān)系的I型、Ⅱ型程度粗糙直覺模糊集模型和基于優(yōu)勢關(guān)系的型、Ⅱ型雙論域程度粗糙直覺模糊集模型，討論這些模型的相關(guān)性質(zhì)。這些模型的邊界堿縮小了，也降低了模糊熵值。最后，通過實例驗證了模型的有效性。
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