基于多伴随直觉模糊粗糙集的三支决策

决策粗糙集提供了处理不确定数据和风险数据决策问题的一个新方法,基于决策粗糙集的三支决策理论是典型的风险决策理论的推广.传统的直觉模糊粗糙集采用一对三角模与蕴涵算子来构造逻辑算子,未考虑属性之间的差别,而多伴随直觉模糊粗糙集采用多个伴随对构造逻辑算子,更好地体现了用户偏好.构造了多伴随直觉模糊粗糙集模型,研究了基于多伴随直觉模糊粗糙集的三支决策.首先,定义了乐观多伴随直觉模糊粗糙集,并用于处理直觉模糊数的复杂计算问题;然后利用隶属函数和非隶属函数计算损失函数,通过期望损失函数对事件对象进行评估,进一步构造了相应的三支决策模型;基于期望损失函数值最小的原则诱导出三支决策,并得到相应决策的风险值.此模型中期望损失函数的构造是基于支持度与非支持度两种度量的综合讨论,考虑更全面,更能有效地反映实际生活情况,满足用户偏好.最后用医学诊断的例子来验证该模型的有效性.     

基于相似度的模糊粗糙近似算子

粗糙集理论是一种新的处理模糊和不确定性知识的数学工具.相似度是用于比较2个相似的模糊粗糙集所包含信息的精确性大小的,是模糊集理论和粗糙集理论的热点问题之一.文章利用一种改进的相似度定义了模糊粗糙近似算子,重新定义了粗糙集的一些概念,给出并证明了模糊粗糙近似算子的几个性质.     

F-模糊粗糙集及其约简

模糊粗糙集的知识约简是模糊粗糙集理论的核心内容之一,从增量式的数据、海量数据或动态数据中挖掘出人们感兴趣的知识,是数据挖掘研究的一个重点,也是一个难点.首先,给出模糊粗糙集的属性重要度的定义及属性约简的定义;其次,从F-粗糙集及并行约简出发,并结合模糊粗糙集的属性重要度,提出了F-模糊粗糙集及其约简,为增量式或动态模糊决策表的属性约简提供了一种有效的方法;最后,通过实例验证了F-模糊粗糙集及其约简的可行性.     

基于模糊粗糙集的一种知识获取方法

将粗糙集理论与模糊集理论相结合,提出了一种基于模糊粗糙集的知识获取方法．该方法利用模糊集理论对决策表中连续属性进行模糊化;通过定义模糊等价类得到模糊粗糙近似空间的上、下近似,从而获取决策规则．实例验证了此方法的有效性．     

基于粗糙集重心理论的公路隧道塌方风险分析

传统的模糊综合评判风险分析中权重确定过分依赖专家打分与主观调查法,且可能造成评判结论模糊.针对这些缺陷,引入粗糙集重心理论计算出客观权重集,并避免了某些小权重因素被“丢失”的现象.结合近15年来120处详实的隧道塌方事故统计资料,确定了包含地质因素、设计施工质量等在内的6大塌方风险因素,应用粗糙集理论中的决策表方法计算各因素的客观权重,并采用模糊重心理论中以正态分布作为各评价因素隶属函数的做法,建立了以粗糙集与模糊重心理论为基础的公路隧道施工期塌方评估方法.最后将该评估方法应用于工程实例中,并与传统的模糊综合评判分析方法和工程实际情况进行了对比,验证了本文方法的适用性与准确性.     

区间直觉模糊粗糙集的启发式属性约简方法

属性约简是数据挖掘之中最核心的问题,是任何一个部门决策知识获取的关键技术。基于深入研究模糊粗糙理论、直觉模糊粗糙集理论在属性约简知识方面的研究成果,通过定义区间模糊粗糙集的正域、依赖度与非依赖度等相关概念,提出一种启发式区间直觉模糊粗糙集属性约简方法。结果表明：该方法在知识约简中是可行的,并且相比差别矩阵方法,能有效降低空间和时间复杂度。     

基于粗糙集的人力资源模糊指派

分析了传统指派问题存在的不足并介绍了粗糙集理论和模糊指派,在此基础上研究了动态联盟企业在新产品开发过程中人力资源的指派问题.首先建立问题的数学模型,应用变精度粗糙集理论对技术人员的素质指标进行属性约简和权系数计算,同时指标属性中考虑技术人员的个人意愿,调动其主观能动性,然后利用专家对指标属性进行模糊评判并根据粗糙集得到的权系数形成综合矩阵,将其转化为单目标决策问题,应用匈牙利算法求解,最后给出了企业的应用实例,结果证明了算法的有效性和模型的实用性.     

基于属性约简的模糊综合评判

粗糙集理论是一种新的处理模糊和不确定知识的数学工具。属性约简是粗糙集理论研究中的重要内容之一。本文提出基于属性约简的模糊综合评判。通过属性约简，模糊评判过程中因素集(属性集)的指标数大大减少，从而达到简化运算、节约时空资源的目的。     

基于包含度的模糊粗糙近似算子

1965年,L.A．zadeh提出了模糊集理论,1982年,波兰数学家Z．pawlak提出了粗糙集理论,将二结合而形成模糊粗糙集及粗糙模糊集．利用包含度的概念定义上模糊粗糙近似算子,下模糊粗糙近似算子,边界．并讨论它的性质．     

云环境下基于模糊粗糙AHP的企业信任综合评估

针对传统供应链上合作企业之间信任评估模型的不足,建立了云环境下模糊粗糙AHP信任评估模型,改进了以往信任评估模型中无法很好体现综合权重的缺陷,构建AHP模型计算信任证据的主观组合权重,利用模糊粗糙集原理来定义指标的客观权重,进而计算综合权重,最后建立信任模糊模型综合评估企业信任值。实例证明,该模型可以很好地应用于云计算环境下供应链上各节点企业信任度的评估,是一种有效的综合评估方法。     

基于粗糙集理论的故障树重要度分析

在工程风险评价的失效可能性计算中,故障树重要度分析是一项重要技术,它经常遇到许多不确定、不完整的因素.采用粗糙集理论对这些不确定、不完整数据进行处理与分析,并通过埋地燃气管道的外腐蚀故障树重要度分析的实例,阐述了粗糙集理论的概念、原理、方法和应用.结果表明,粗糙集理论是一种完全基于客观的综合重要度分析方法,在工程上具有实用意义.     

模糊综合评估法及其在农地价格评估中的应用

农地宗地模糊综合评估法是利用模糊理论并考虑被评估农地宗地地价相关的各个影响因素，根据模糊理论，对确定的各个地价影响因素不作确定的量性规定，探讨了农地宗地模糊综合评估法的基本原理及数学模型，并运用此方法对农地宗地进行模拟评估，就模糊综合评估法的实际应用进行了客观评价。     

覆盖粗糙集的模糊度

粗糙集的不确定性度量是粗糙集理论中的关键问题之一。粗糙隶属函数为粗糙集提供了新的解释,并为粗糙集的不确定性度量提供了方法。Tsang对覆盖近似空间中的近似算子进行了研究,提出了一种较已有模型更合理的覆盖粗糙集模型。但是,该覆盖粗糙集的不确定性度量却没有被研究。针对第三类覆盖粗糙集模型,定义了第三类覆盖粗糙集的粗糙隶属函数,并据此定义了第三类覆盖粗糙集的模糊度。     

基于一种改进相似度的扩展粗糙集模型

应用经典粗糙集理论处理连续值属性决策表问题时,对连续值属性进行离散化会造成信息损失.本文在分析已有相似度不足的基础上提出一种改进的相似度,建立基于改进相似度的扩展粗糙集模型,并提出一种基于重要度的约简算法.     

基于模糊粗糙集理论的建筑业综合评价

根据模糊聚类和粗糙集理论的基本原理,利用模糊聚类的相似关系与粗糙集可辨识矩阵的特性,结合这两种方法的互补优势,研究了将之应用于建筑业综合评价的方法和步骤.通过模糊聚类法形成粗糙集下的决策信息系统,采用基于可辨识矩阵的启发式约简法对属性约简,计算出约简后各属性的权重.利用各属性的权重分别对各省市(或地区)的建筑业指标评价值加权求和从而得出各自的建筑业综合评价值,对其结果的客观性和实用性所进行的分析评价证明该方法有效.     

一种基于粗糙集的网络安全评估模型

针对网络安全技术的发展现状,提出了一种利用粗糙集理论挖掘网络安全评估规则,进而利用评估规则构建网络安全评估决策系统的算法模型。研究了网络安全评估问题的粗糙集描述,给出了模糊属性决策表的约简方法。在基于粗糙集理论的属性约简能力基础上,建立安全评估模型,提出了一种评估网络系统安全的新算法。     

基于距离测度的模糊粗糙集属性约简

属性约简是模糊粗糙集理论的重要研究内容.本文引进了基于距离的模糊相似关系,建立了距离测度下的模糊粗糙模型,从而得到条件属性和决策属性之间的依赖函数,通过此函数构造了前向搜索属性约简算法.并利用了UCI标准数据集与现有算法进行比较,从而验证了该算法的可行性和有效性.     

基于粗糙集属性重要性的模糊聚类决策及应用

考虑到不同属性之间的重要性,利用粗糙集理论对模糊信息表或信息表中的不同属性之间(特别是定量属性与定性属性之间)进行耦合,提出一种计算不同属性间相似度的计算方法,即基于粗糙集属性重要性的模糊聚类方法,解决模糊信息表或信息表中属性值定量与定性描述并存情况下的聚类问题,并根据原类结果建立决策表.     

覆盖粗糙集的模糊度

粗糙集的不确定性度量是粗糙集理论中的关键问题之一.粗糙隶属函数为粗糙集提供了新的解释,并为粗糙集的不确定性度量提供了方法.Tsang对覆盖近似空间中的近似算子进行了研究,提出了一种较已有模型更合理的覆盖粗糙集模型.但是,该覆盖粗糙集的不确定性度量却没有被研究.针对第三类覆盖粗糙集模型,定义了第三类覆盖粗糙集的粗糙隶属函数,并据此定义了第三类覆盖粗糙集的模糊度.     

基于粗糙集的模糊神经网络在故障诊断中的应用

文章将粗糙集理论、模糊逻辑推理和神经网络等方法相结合,提出一种基于粗糙集的模糊神经网络理论的复杂机械的故障诊断方法。该方法应用模糊逻辑推理建立故障诊断决策表,采用粗糙集理论对故障样本数据属性约简,将获取的主要特征属性输入到神经网络中进行训练学习,然后把检测数据输入到诊断系统中进行检测。检测结果表明,该方法在船舶柴油机的故障诊断中是有效的。