可拓序贯三支决策模型及应用

将可拓评价基本方法与“三分而治”决策思想融合,引入序贯思想,构建可拓序贯三支决策模型,实现动态决策与挖掘优化指标的目的。首先,对数据进行标准化处理,计算属性的权重;其次,将可拓评价方法作为三支决策的评价准则,定义新的决策规则,阐释划分3个域的合理性;然后,根据属性权重得到多个粒度的序贯评价属性,进行多阶段三支决策,给出决策结果;最后,根据决策结果对引起样本划分变化的指标进行分析,并提出优化建议。将模型应用于水资源承载力分析领域,与熵权物元可拓决策模型进行对比。结果表明,运用可拓序贯三支决策模型与熵权物元可拓决策模型所得的评价结果基本一致,准确率达84.55%,验证了模型的有效性和实用性。     

分层多尺度决策信息系统的序贯三支决策

传统信息系统中每个属性只有一个尺度,但随着海量数据的涌现,实际应用中经常是在多个尺度上处理和分析问题.三支决策是解决分类问题的一种经典方法,序贯三支决策是在三支决策的基础上进行多步决策的一种方法 .将多尺度决策信息系统与三支决策相结合,基于决策理论粗糙集提出分层多尺度决策信息系统的序贯三支决策模型,得到动态变化的正域、负域、边界域.对多尺度决策信息系统进行分层,依次在分层后得到的多个单尺度决策信息系统上进行讨论,构建尺度层面的序贯结构;在每个单尺度决策信息系统上,通过增加属性的方式得到属性子集序列,诱导出多级粒度结构,构建该尺度下粒度层面的序贯结构.为此,给出两种属性子集序列的选择方法;在序贯三支决策过程中,利用相对损失函数计算阈值,并讨论了阈值的性质;最后给出序贯三支决策过程中的分类规则,并用实例说明提出的模型能有效地处理分类问题.     

三支决策——基于管理研究视角

从三支决策管理视角出发,介绍了三支决策的哲学与管理思想;分析了三支决策TAO模型的3个重要问题;讨论了效用三支决策和行为三支决策模型;探讨了动态决策环境下的序贯三支决策模型与方法。最后,给出了基于管理视角下三支决策未来的发展方向。     

多粒度决策系统的局部最优粒度选择

粒计算是知识表示与数据挖掘的一种重要方法.它模拟人类思考模式,以粒为基本计算单位,以处理大规模复杂数据和信息等建立有效的计算模型为目标.在粒计算看来,一个粒是由多个比较小的颗粒组成更大的一个单元.在许多场合下,由于不同标记尺度对数据有不同的分割,会得到不同层次的信息粒度.在面对具体问题时,自然而然地考虑选择一个合适的粒度层次来解决问题.针对具有多层粒度决策系统的粒度选择与规则获取问题,首先介绍了多粒度决策系统的概念,并在多粒度决策系统中定义了局部最优粒度,然后介绍了多粒度决策系统中基于局部最优粒度的属性约简.最后,给出了基于局部最优粒度的规则获取方法,并结合具体实例给出了规则获取的一个算法.     

基于区间值犹豫模糊多粒度粗糙集的三支决策模型

针对区间值犹豫模糊信息系统,提出了两种基于区间犹豫模糊多粒度粗糙集的三支决策模型。首先,借助多粒度粗糙集理论,提出乐观和悲观区间犹豫模糊多粒度粗糙集模型。其次,引入区间犹豫模糊连续交叉熵的概念,用TOPSIS方法来计算对象在不同情况下的条件概率。基于此,定义区间犹豫模糊决策理论粗糙集并给出相应的三支决策规则。最后,通过实例验证了这两种模型对目标评估采取不同的态度和决策方案,并且证明了所提算法的有效性。     

序贯三支决策的代价敏感分类方法

序贯三支决策体现了信息粒化和代价敏感学习的优势,其中信息粒化是人类认知和决策执行的基础,代价则是信息处理涉及的重要因素.提出针对代价敏感学习的序贯三支决策模型.首先,对信息粒化和决策代价之间的关系进行了定义和描述;然后,从序决策过程的视角,利用不同粒度层次的代价矩阵构建了代价函数;最后,为平衡决策结果代价和决策过程代价,提出了两个优化问题,并从理论上阐述了其意义,从实验结果分析上验证了算法的有效性,体现了序贯三支决策在代价敏感分类问题上的优势.     

基于风险最小化的多粒度三支决策模型

为减小传统的二支决策中直接接受或拒绝决策带来的决策风险,分析问题决策的多粒度空间,研究了基于风险最小化的多粒度三支决策模型.在三支决策风险代价分析基础上,为寻求最优的粒度空间,结合不同属性特征在粒度空间中具有不同决策权重的特点,以粒化重要度和粒化决策权重为启发式信息,从多个不同的粒度层次出发,寻求风险最小的决策行动.最后针对不承诺选项中一些急需决策的现实问题,给出了基于风险控制的二支决策转化方法,并进行了具体的实例应用.     

多标记序决策系统中基于局部最优粒度的规则获取

多粒度是当前粒计算研究的一个重要方面.在实践中,人们往往选择比较合适的粒度层次来解决问题.作为信息系统的一种特殊情况,多粒度决策系统是经常使用数据表示形式.在这样的系统中,对象可以在属性的不同粒度层次上取不同的观测值.实际使用时,常常遇到在数据属性上需要比较大小,即属性带有序关系.序关系分析是多指标决策的重要内容,而粗糙集是一种处理序关系有效方法.围绕多标记序决策系统的知识获取问题来开展研究,首先,介绍了多标记序决策系统的概念;然后,在协调的多标记序决策系统中定义了最优粒度和局部最优粒度,并介绍了基于局部最优粒度的属性约简和规则获取方法;最后,在不协调的多标记序决策系统中引入了广义决策,定义了广义最优粒度和广义局部最优粒度,并给出了基于广义局部最优粒度的属性约简和规则获取方法.     

三支弱协调决策形式背景的规则获取

规则获取是三支概念分析中的一个重要问题。本文首先基于属性导出三支概念格间的细于关系,定义了三支弱协调的决策形式背景,并给出了基于属性导出三支概念格三支弱协调决策形式背景的规则获取方法。然后,研究了三支规则与二支规则之间的关系。最后,定义了属性导出三支概念的弱闭标记,并利用弱闭标记给出了三支弱协调决策形式背景的规则获取方法,剔除了冗余规则从而简化规则。     

基于多粒度理论的不完备决策规则获取

将多粒度理论引入不完备决策系统中,针对其不完备性,结合非对称相似关系提出基于相似关系的不完备多粒度粗糙集模型,并讨论该模型的性质。随后重点讨论基于相似关系的不完备多粒度粗糙集模型中属性约简和决策规则获取的问题,将多粒度理论和近似分布约简相结合,提出了不完备多粒度近似分布约简,获得所有的最简确定决策规则和最简可能决策规则。最后通过实例分析,发现使用多粒度近似分布约简与规则获取方法比原有的单粒度近似分布约简与决策获取方法更合理有效。     

基于OE-近似概念格的不完备决策背景的规则提取

首先,通过对象诱导的三支条件近似概念格和三支决策近似概念格的细于关系,定义了不完备决策背景的OE-协调性;然后,在OE-协调的不完备决策背景上提出了对象诱导三支规则的提取方法, 分别从正面和负面的角度对规则进行获取和解释, 给出了冗余规则的判定定理及非冗余规则集的提取算法;最后,利用包含度理论,提出了带有置信度的三支规则提取方法, 提供了更为丰富的细节, 使得获取的规则更加完善。     

Mining Hierarchical Decision Rules from Hybrid Data with Categorical and Continuous Valued Attributes

<正>Decision rules mining is an important issue in machine learning and data mining.However,most proposed algorithms mine categorical data at single level,and these rules are not easily understandable and really useful for users.Thus,a new approach to hierarchical decision rules mining is provided in this paper,in which similarity direction measure is introduced to deal with hybrid data.This approach can mine hierarchical decision rules by adjusting similarity measure parameters and the level of concept hierarchy trees.     

基于AE-概念格的决策形式背景属性约简

针对AE-概念格, 在属性三支协调下, 提出了保持非冗余规则信息不丢失的属性约简理论。 首先讨论了子背景下的相关性质, 其次定义了属性三支协调决策形式背景中的非冗余规则协调集, 并获得了该协调集的判定定理, 最后给出利用差别矩阵和差别函数得到相应约简的方法。     

直觉模糊集所诱导的软集语义及其三支决策

借助于阴影集,利用直觉模糊参数,将直觉模糊集转化为悲观阴影集和乐观阴影集,提出直觉模糊集悲观三支决策和乐观三支决策,给出直觉模糊集诱导软集的方法。利用三支决策理论,提出软集三支决策定性模型。结合直觉模糊集悲观三支决策和乐观三支决策,利用直觉模糊参数,给出软集三支决策定量模型。     

基于三支决策的医院分级诊疗决策研究

人口众多与医疗资源不均衡加剧了看病难问题,分级诊疗是我国医疗改革的重要举措之一.通过引入三支决策理论,将分级诊疗分为就诊、住院观察和转院3个决策类型,在考虑患者分诊风险的基础上,利用贝叶斯理论求得决策阈值,从而给出了分级诊疗的定量决策方法,通过实例验证了三支决策在分级诊疗决策研究中的可行性.     

决策概念格及决策规则的提取

针对含有决策信息的决策形式背景,提出了决策概念格模型,并定义决策概念格中的决策规则及规则的置信度和支持度,用户可根据实际的需求,从规则中提取满足最低置信度及支持度的规则.     

基于三支决策的二阶段分类模型研究

当对三支决策边界域进一步划分时,边界域知识存在划分信息不足,从而导致分类精度不高,针对上述问题提出一种新的基于三支决策的二阶段分类模型(TWD-TP).第一阶段根据贝叶斯规则构建三支决策中样本的条件概率,通过求解最优化损失函数得到所需阈值,然后按照三支决策规则对数据集进行划分.三支决策是基于最小风险贝叶斯决策理论的划分,在其正域、负域中包含一定的误分类样本;在第二阶段通过类标签索引分别将正域、负域中误分样本作为增量信息引入延迟决策域,形成重构边界域,最后对重构边界域进行划分.实验结果表明:所提出的TWD-TP模型不仅能在三支决策划分中筛选出高误分类特征的样本,同时其重构边界域中不能被划分的样本得到正确划分,分类精度进一步提高.     

基于不确定性的跳阶序贯三支决策模型

序贯三支决策模型作为一种能够有效处理不确定性信息的数据挖掘方法，采用了渐进的思维进行决策。然而，边界域可能存在部分不确定性较大的等价类，即便添加属性也无法准确划分，导致决策的分类精度降低，同时延迟代价较高。因此，通过条件概率来刻画等价类的不确定性，基于阴影集理论筛选不确定性较大的等价类，并对其采取跳阶延迟处理的方法，提出了基于不确定性的跳阶序贯三支决策模型。实验结果表明，所提模型与经典序贯三支决策模型相比，在分类性能上具有更好的有效性。     

基于PL/SQL的粗糙集分类算法研究

为改进数据分类的效果，基于粗糙集理论实现数据分类和规则推理的基本原理，利用粗糙集理论中核及决策类覆盖的思想，提出了一个在数据集中发现没有冗余属性的最小归纳依赖关系，简化带有不相容规则的决策系统的数据挖掘算法。通过PL／SQL演示了挖掘分类规则的过程，结果表明基于粗糙集分类算法的有效性。