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Fuzzy quantification-driven Three-way decision: model, algorithm and application
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AI
DOI：10.1016/j.cnsns.2026.110921.png)
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摘要
En 中文
三支决策（TWD）是一种源于概率粗糙集理论的不确定决策框架。它采用接受-拒绝-延迟的三元策略，能够有效降低决策风险并提高决策合理性。模糊量化是一种新型模糊逻辑方法，有助于构建高可解释性和强抗干扰能力的优化模型。最近，我们发现TWD中的条件概率可以通过特定的模糊量化方法来定义。基于这一发现，我们提出了一种新颖的模糊量化驱动的TWD。首先，我们设计了一类具有强收敛性质的模糊量化子，并基于这组算子定义了一种新的条件概率，命名为量化Λ-条件概率。理论证明表明，这种条件概率不仅包含传统条件概率作为特例，还将其作为收敛极限。其次，通过整合效用理论，构建了一个以最大效用为标准的新的TWD模型，并提出了相应的算法。最后，我们将TWD应用于13个开源数据集上的分类问题，采用分层5折交叉验证策略。结果表明，所提出的方法在精确度、F1得分和平衡准确率三个关键指标上表现出优异的稳定性和鲁棒性。与2024-2025年提出的五种最新方法相比，统计验证确认所提出的方法在三个指标上平均提升约13.48%。总之，所提出的量化TWD方法拓宽了TWD的理论基础，同时在实际应用中展现出卓越的分类性能。
期刊
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3.8
论文数:
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