含冲突的决策表中的决策规则发现

基于Rough集理论中的可辨识矩阵，讨论包含冲突样本的决策表中的决策规则及其可信度和支持度因子，提出决策规则的发现算法，算法通过删除决策表的核属性来引入新的冲突,以获取具有更高适应度的决策原则，最后用实验结果证明算法的可行性。     

决策表技术的演变及其应用领域

虽然决策表看上去似乎仍然与以前一样，当时主要用它去构造计算机程序逻辑，而今在内容和应用上已经有较大的改变。本文首先给出了决策表的一个直观定义和它的优点，接着较详细的概括了它的演变过程，而后给出决策表校正式的定义，在最后的部分中简单地描述了决策表的应用领域。     

一种新的决策表属性约简算法

结合模糊聚类技术与粗糙集中属性重要性思想,对同时含有连续、离散、序数型条件属性的决策表,提出一种属性约简算法,并对算法的时间复杂度进行了分析.该方法首先利用聚类技术将决策表的对象按条件属性进行分类,然后对去掉某属性后的决策表采用同样的方法进行聚类,再结合粗糙集理论进行属性约简.实例说明了该方法的合理性和有效性.     

基于模糊-粗糙模型的逼近精度分类规则提取策略

为了处理具有连续属性的决策系统,利用模糊理论与粗糙理论在处理不确定性问题方面的差异性,提出一种基于模糊-粗糙模型的逼近精度分类规则提取策略.首先利用模糊π函数对决策系统中的连续属性构造三个模糊参数进行模糊化,从而确定条件属性的模糊区域;再根据模糊相似关系构造模糊相似矩阵,然后基于模糊等价类划分的概念,提出了利用逼近精度近似度量的数据挖掘方法进行属性约减,最后应用实例说明如何在决策表中发现分类规则.实验结果表明此方法挖掘出的规则简练且合理可靠.     

直觉模糊信息系统的优势关系及其约简

进一步研究了直觉模糊信息系统的优势关系及其约简方法。首先针对直觉模糊信息系统定义了优势关系并研究其性质,给出相关的证明,然后定义了在该优势关系下直觉模糊信息系统目标集的上下近似集并证明其性质。接着分析了直觉模糊决策表的研究现状及其不足之处,提出了直觉模糊决策表的条件属性相对于决策属性的属性依赖度、属性重要度的概念,给出了相对属性约简与相对核属性的计算方法,最后通过实例表明所提方法的有效性和合理性。     

基于特征矩阵的决策表约简研究

决策表属性约简是粗集分析的重要内容 .最优属性约简是 NP困难问题 ,目前出现的启发式算法多是以决策表的核为起点 .但对于大型决策表 ,核一般计算量大 ,影响了整个算法的效率 .为此提出了一种分析决策表的属性约简算法 ,它不仅不依赖于核 ,反而为核提供了一种有效的计算方法 .其次 ,对人们容易忽略的含噪声决策表的属性约简也进行了分析 .     

基于直觉模糊集的多属性模糊决策方法

针对模糊条件下的多属性决策问题,提出了一种新的基于直觉模糊集的多属性模糊决策方法。首先,给出了直觉模糊集的几何解释,定义了两个直觉模糊集之间的距离,确定了各候选方案指标值在直觉模糊集中的表示形式。其次,针对在信息不完全确定的模糊环境下,建立了基于直觉模糊集的多属性模糊决策模型,给出了适合这种模型的相应定义,提出了理想方案和负理想方案的概念,并结合信息不完全确定性处理来保证方案的唯一性。最后,通过比较各方案的直觉模糊集与理想和负理想方案的距离来确定方案集的排序。通过实例验证了方法的正确性和有效性。     

基于直觉模糊博弈的无人机空战机动决策

为解决不确定环境下无人机空战的机动决策问题,将博弈论和直觉模糊集结合,首先对无人机的机动可选方案进行直觉模糊多属性评估,得到机动博弈的直觉模糊支付矩阵,并提出满足直觉模糊全序关系下的纳什均衡条件,建立了求解不确定环境下纳什均衡的规划模型。同时,采用个体控制参数和遗传代数自适应的策略改进差分进化算法,并对模型进行求解。仿真验证模型和算法的合理性和有效性,为不确定环境下空战决策问题的求解提供了新思路。     

基于MYCIN不确定因子和前景理论的随机直觉模糊决策方法

针对指标权重未知, 方案的指标值为直觉模糊数的随机直觉模糊决策问题, 提出了一种基于MYCIN不确定因子和前景理论的随机决策方法.根据直觉模糊数的记分函数和前景理论得到各指标下不同方案的MYCIN 不确定因子, 运用灰色关联方法确定各指标的信度; 推导出多证据下不确定因子的融合方法, 并证明了其满足交换律和结合律, 通过该融合方法确定最优方案.最后, 算例分析说明了该方法的合理性和可行性.     

一类基于Hausdauff距离的模糊型多属性决策方法

研究了已知属性的部分权重信息且属性值以三角模糊数形式给出的不确定型多属性决策问题.给出了三角模糊数的Hausdauff距离的简明计算公式.利用Hausdauff距离来度量三角模糊属性值之间的差异程度,建立了一个线性规划模型来确定属性的权重,并给出了一种基于可能度的决策方案排序方法.最后通过应用示例说明了该方法的实用性和有效性.     

一种基于新的条件信息量的属性约简算法

为了获得决策系统中更好的相对约简,讨论了属性约简与条件信息量的关系,提出了新的条件信息量,由此定义新的属性重要性。统一了一致决策表和不一致决策表属性约简方法,以新的属性重要性为启发信息,给出了计算新的条件信息量的高效算法。理论分析和实验结果表明,与现有的基于条件信息量的约简算法相比,该算法时间复杂度较低,同时约简后的属性数目更少。     

基于新直觉模糊距离的随机决策方法

针对指标权重未知,方案的指标值为直觉模糊数的随机直觉模糊决策问题,提出了一种基于前景理论和新的直觉模糊距离的随机决策方法. 首先提出一种新的直觉模糊相似度公式,在此基础上构建了一种以直觉模糊数形式表征的直觉模糊距离公式以减少在运算中信息的丢失,运用直觉模糊熵方法确定指标权重,通过前景理论对方案进行对比和排序.最后,算例分析说明了该方法的合理性和可行性.     

时序模糊多指标决策的模糊关联分析法

提出了时序模糊多指标决策问题 ,基于模糊关联分析给出了一种新的决策方法 .运用模糊集理论构建各时段的模糊加权决策矩阵 ,应用一种对模糊数排序的方法找出各时段的正、负理想方案 ,并通过所有时段各方案与正理想方案的相对模糊关联度的模糊加权和来确定最优方案 .最后给出了一个数值例子.     

考虑决策者偏好的模糊决策单元排序

基于模糊数加权平均值,提出了一个模糊不确定条件下的超效率DEA模型.该模型中含有体现决策者乐观程度的实数κ和表示决策者偏好的加性测度S.决策者根据自己的乐观程度和偏好,使评估在模糊数支撑的特定子集内进行,可得到考虑决策者偏好的模糊决策单元全排序.将该模型应用于弹性制造系统的评估,结果表明模型有效可行.     

决策表的属性重要性与离散化

运用 Rough集理论处理决策表时 ,要求决策表中的值用离散数据表达。文中形式化描述了离散化问题 ,研究了决策表的属性重要性 ,提出计算条件属性重要性的新方法 ,然后给出基于属性重要性的决策表离散化算法。该算法按照属性重要性从小到大的顺序对每个属性进行离散化 :从可辨别矩阵中得到冲突样本 ,将冲突样本的属性值作为断点的上下界 ,用所有这样的断点化简后得到的断点集对该属性进行离散化处理。     

一种模糊多目标群决策方法

综合考虑定性和定量两类目标，本文提出一种模糊多目标群决策方法。决策人用语言变量评价权系数和定性目标，对定量目标进行相应的无量纲化处理。经集结确定各决策人各方案的模糊评价指标，用乐观指标法确定各决策人各方案的排序指标。用平均值法集结各决策人的排序指标。用平均值法集结各决策人的排序指标，并确定群体对各方案的排序。     

基于模糊区间分和模糊重心的决策方法

首先分析了传统的模糊决策理论的不足，提出了一种基于模糊重心的多目标方案决策方法，该方法能利用评测专家所给的模糊区间分，从而既方便了评测专家表达其评测意见，又充分利用了专家的评测意见，因而有利于提高决策的准确性.     

商业银行的模糊授信决策研究

应用模糊数学理论，研究了商业银行的授信决策问题．信用评级指标分为财务状况、经营管理及发展前景三大类．对其中的主观指标、客观指标应用不同的模糊评价方法，并用层次分析法确定了各指标之间的权重     

模糊决策方法研究

模糊决策是模糊集合论与决策理论相结合的产物．本文概要讨论模糊决策方法的若干基本问题，包括模糊一致关系，模糊一致矩阵及其应用，广义去模糊机制等．     

不一致决策表中规则提取的矩阵算法

由于数据采集能力不足等原因,决策表通常都不是一致的。如果将不一致的对象完全删除,则丢失了大量隐含在这些对象中的信息。针对不一致决策表,在分配约简、分布约简和最大分布约简的定义基础上,通过定义相应的决策矩阵并比较它们与条件属性矩阵的关系,得到提取信息系统的所有分配规则、分布规则和最大分布规则的矩阵方法。该方法的优点是直观有效,能获得所有规则,并同时得到相应的约简。