直感的ファジィ集合を用いた姚の三途決定モデルに関する革新的アプローチ

医療診断の領域において、直感的ファジィデータは不確実で不正確な情報を表現するための貴重なツールとなります。しかし、この種の知識に基づく意思決定は、データの本質的な曖昧さのために非常に困難になる場合があります。この問題に対処するために、私たちは専門家の考えや患者の情報など、複数のデータソースを統合するのに効果的なパワー集約演算子を採用しています。これにより、より正確な診断が可能になり、正確かつ迅速な診断が薬剤政策や患者の結果に大きな影響を与える医療実践において特に重要です。本研究では、三途決定の概念に新しい方法論を導入します。最初に、ラフ集合理論を用いて三途決定モデルを改訂し、直感的ファジィデータを扱うために区間値クラスを組み込みます。次に、属性値をデータシステム内で統合するために、直感的ファジィパワー加重および直感的ファジィパワー加重幾何学的集約演算子の使用を探ります。さらに、我々の提案する技術の有効性と効率性を示すために、医療分野におけるケーススタディを提示します。この革新的な方法により、参加者を症状に基づいて三つの異なるゾーンに分類することができます。原稿は、著者によって提供された重要なポイントの要約で締めくくられています。