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软集扩展：创新医疗保健索赔分析
摘要：在医疗保健研究的动态领域，数据的复杂性通常与生物系统的复杂性相媲美，建模和分析此类多方面数据集的能力至关重要。这项全面的评论深入研究了软集及其扩展的演变和应用，包括Hypersoft Set，SuperHyperSoft Sets，IndetermSoft Sets，Indetermhypersoft Sets和Treesoft Sets在医疗保健索赔数据分析中。这些扩展解决了数据分析中的复杂挑战，为管理医疗保健索赔数据固有的不确定性和不确定性提供了多功能框架。通过探索其定义和应用，本综述阐明了这些数学工具的发展方式及其在推进医疗保健研究和增强数据分析方法方面的重要性。现实世界中的例子强调了这些工具的含义，强调了它们在促进知识的决策和知识发现中的关键作用。该评论系统地研究了各种案例研究和研究发现，以说明软集扩展的实际实用性。对现实世界情景的详细分析突出了处理复杂的医疗保健数据的进步。此分析得出的结论表明，软集及其扩展的采用可以显着提高医疗保健数据分析的准确性和效率，最终有助于更好的医疗保健结果和更知识的决策。还讨论了未来的研究方向，这表明该领域的进一步应用和发展。
使用基于区间直觉模糊超软集相关系数的 TOPSIS 法对热能存储技术进行优先排序
1 浙江师范大学数学科学学院，金华 321004，中国 2 阿卜杜勒阿齐兹国王大学数学系，吉达 21589，沙特阿拉伯 3 南佛罗里达大学数学与统计学系，佛罗里达州坦帕 33620-5700，美国 4 西北大学数学与统计科学学院，Mafikeng 校区，Private Bag X2046，Mmabatho 2735，南非 5 管理与技术大学数学系，拉合尔 54770，巴基斯坦 6 卡西姆大学科学与艺术学院数学系，Al-Badaya 51951，沙特阿拉伯 7 开罗大学统计研究生院运筹学与管理研究系，吉萨 12613，埃及 * 通信地址：wma3@usf.edu （W.-XM）；ag.alanazi@qu.edu.sa（AMA）