基于粗糙集理论的项目投资管理

粗糙集理论是一种新的数据分析和处理方法,使用粗糙集理论可以对决策表进行简化,去除冗余属性。首先给出了基于粗糙集的知识推理方法。然后以一个实际例子讨论如何利用粗糙集理论从现有样本中进行知识约简,获取新决策规则,使该方法具有了实用和推广的价值。     

基于D-S证据理论直接求代数约简和代数核

 针对不一致决策表,现有基于D-S证据理论的处理方法是将它先转化为一致决策表,再对所得的一致决策表计算其广义决策约简.具体算例研究表明,广义决策约简与代数约简有时并不一致.理论证明了广义决策约简仅与分配约简等价,针对不一致决策表,通过修改判断指标,提出一种基于D-S证据理论直接计算其代数约简和代数核的新方法,其正确性得到理论证明和数值算例的验证.     

基于决策属性粒度树提取决策规则

粒计算通过粒的形成、粒的转移、粒的合成与分解等手段有效地解决问题.利用属性粒度树,将粒计算与决策形式背景的规则提取理论相结合.首先将决策属性进行粒化,给出多粒度决策形式背景的定义;其次研究了粒化前后决策形式背景协调性的关系;最后在假设粒化前后决策形式背景协调的前提下,研究了粒化前后决策规则之间的关系.     

基于极小析取范式的属性约简算法

属性约简是粗糙集理论的核心问题之一，针对求取决策表所有决策约简集的NP问题，化繁为简将问题转化为对象动态增加下的决策约简求取问题。在深入分析了可辨识矩阵中可辨识集的特点及相互关系的基础上，优化改进决策辨识矩阵：①两对象之间不作逆向比较；②将决策可辨识矩阵列简化为属性等价类；③正域等价类作为决策可辨识矩阵的行，分情况给出了新决策表求取所有决策约简集的极小析取范式属性约简方法。该方法统一解决了相容和不相容决策表所有决策约简集的求取问题，最后通过实例分析验证了算法的可行性与有效性，为决策表的属性约简提供了一条高效的途径。     

灰色关联投影法在工程项目评标中的应用

介绍将多目标决策理论与矢量投影原理相结合 ,在工程项目评标中应用灰色关联投影法的基本原理和一般步骤 .实例表明该方法对于工程评标是有效的 .     

模糊灰色物元空间(FHW)理论与实践——宏观复杂大系统决策方法

模糊灰色物元空间（FHW）是针对宏观复杂大系统中的决策、预测问题进行决策支持的理论方法。它以Delphi法和模糊综合评判为基础，融合了BS和K.J法的优点，综合了模糊数学、灰色系统、物元分析与可拓学等多种理论，以此理论为基础的决策支持系统已经在实际应用中取得了大量的成果。经过近20年的发展，这套理论方法在综合人工智能、复杂系统、集合论等其他学科的基础上，自身也有了长足的发展与进步。简要介绍了模糊、灰色、物元空间理论的理论体系、实际应用情况和近年来的发展和展望。     

一种基于粗糙集的决策算法挖掘方法

属性约简和属性值约简是利用粗糙集理论从决策表中挖掘决策规则的基础,挖掘决策规则是粗糙集理论的重要研究领域之一。本文根据属性的重要度和条件差别矩阵来进行条件属性约简,找出有效约简。同时定义了决策表的不一致度,并根据属性重要度来进行属性值约简,在保持决策表不一致度不增加的前提下挖掘出决策规则,该决策规则集满足独立性、覆盖全域性、可接受性和一致性,即决策规则集为决策算法,最后运用实例对该方法的有效性进行说明。     

一种基于连续不确定决策表的概念近似方法

复杂决策表通常具有连续定量的属性,存在部分未知值或存在描述一个对象的属性有多个可能值的情况,或者3种情况并存,称为连续不确定决策表。通过分析发现,连续不确定决策表可视为一种多值表元决策表。利用Fuzzy集理论可将多值表元决策表转化为带有隶属度的单一表元决策表;基于此,给出了扩展信息表和决策表的定义,提出了对多值表元决策表中决策概念下近似及边界的计算方法。     

粗糙集理论在大坝安全监测数据处理中的应用

介绍粗糙集基本理论,建立基于大坝实测资料的以上游水位、下游水位、降雨量和气温为条件属性,以垂直位移测值为决策属性的决策表,首先采用布尔推理算法对决策表进行离散化,然后采用Rosetta软件进行约简,从中寻找决策规则,并以此为依据,进行垂直位移测值预测,所得结果与实测值吻合较好.实例分析表明影响大坝垂直位移变化的主要是温度和上游水位.     

基于聚类分析的决策表约简

基于粗糙集方法提出了一种系统的决策表约简和决策规则提取方法. 为了避免现有属性离散化方法的不足,使用多元统计中的聚类分析,并借助树形图,R2、半偏相关以及伪F统计量,对连续属性进行离散化处理,得到适合粗糙集方法要求的决策表. 在此基础上,简化了基于可辨识矩阵和逻辑运算的传统属性约简算法,并完善了启发式算法进行属性值约简和决策规则提取. 最后,以应用实例验证了该方法的可行性和有效性.     

一种基于粗集的决策表求核算法

决策表是粗集理论的处理对象,其核属性的计算往往是决策信息约简过程的出发点和关键.大多数决策表的求核方法是基于差别矩阵的,具有较高的时间复杂度和空间复杂度.基于区分表,提出一种效率更高的计算核属性的算法,并验证了算法的正确性.     

基于优性指标的灰色风险型多指标决策方法

针对指标权重完全未知且指标值为区间灰数的风险型多指标决策问题进行了研究,提出了基于优性指标的灰色风险型多指标决策方法;利用区间灰数大小比较的可能度、优性指标矩阵和分析技巧,将原问题转化为指标值为实数的无风险多指标决策问题;利用信息熵确定出指标权重,给出了两种相应的算法,进而得到方案集的排序并进行择优;应用实例说明了所提出的两种算法的合理性和有效性.     

数据挖掘的灰色系统方法

灰色系统理论是研究贫信息系统分析、建模、预测、决策、控制的有效工具，在工程技术、社会、经济等领域中应用广泛，该文探讨了灰色系统理论在数据挖掘中的应用问题，提出了数据挖掘的灰色关联算法、灰色统计算法、灰色聚类算法、灰色统计聚类算法，并提出了灰色数据挖掘系统的体系结构。     

一类灰色区间聚类决策方法

以灰色决策分析理论为基础,探讨了经典灰色聚类决策方法的优势和不足.提出了基于理想方案的灰色区间聚类方法及其相关概念,建立了灰色区间关联系数公式和灰色区间相对关联系数公式.运用分析技巧,构建了灰色区间聚类决策算法.灰色区间关联系数公式是经典灰色关联系数公式的推广,而灰色区间聚类决策是经典灰色聚类决策方法的拓展.实例说明了所提出的灰色聚类决策方法的合理性及其算法的有效性.     

基于灰色关联度的粗集连续属性离散化算法

连续属性的离散化是粗糙集理论亟待解决的关键问题之一。基于灰色系统和粗糙集的有关理论，提出了 一种新的基于属性重要性的离散化算法。该算法以条件属性对决策属性的灰色关联度来度量条件属性的重要性， 在保证决策表原始分类能力不变的前提下，按照属性重要性由小到大的顺序对每个条件属性的侯选断点进行考 察!将冗余的断点去掉，从而将条件属性离散化。同时给出了该算法的时间复杂度分析，并通过实例分析验证了算 法的有效性和实用性。     

不相容决策信息系统属性核的研究

决策表属性核的计算往往是基于Rough集理论的决策信息系统约简过程的出发点和关键．不相容决策信息系统是信息系统约简处理研究的重点．本文对不相容决策信息系统属性核的计算问题进行研究，证明了Rough集理论代数观和信息观中属性核概念的包含关系，以及几种属性核计算方法所得到的结果之间的包含关系．     

基于等价类的不一致决策表约简改进算法

对Rough集的属性约简进行分析,特别针对不一致决策表,提出一种新的约简算法。算法通过等价类消除决策表不一致性,然后利用传统算法进行约简,并用实例证明算法可行性。     

连续量信息表决策值的离散化方法

在用粗糙集理论解决连续系统的问题时，要求信息表必须是离散值．在对由连续量构成的信息表离散化时，首先要对决策属性的值域进行离散化。文中针对这一问题提出了3种确定离散化区间的方法，即经验分割法、等频分割法和等距分割法；又提出了2种求区间离散值的算法，即区间重心法和区间值平均法，并通过算例验证这些算法均是可行的，其中等距分割法中的区间值平均法效果最为满意。     

基于正区域的快速求核算法

基于正区域求核算法的最好时间复杂度为O(|C|2|U|log|U|),为降低该求核算法的时间复杂度,给出了基于正区域的简化决策表定义和相应核的定义.证明了该简化决策表的核与原决策表的核等价.由于求正区域的简化决策表首先要求划分U/C,而求划分U/C的最好算法的时间复杂度为O(|C||U|log|U|),因此以基数排序的思想设计了一个新的求划分U/C的算法,其时间复杂度为O(|C||U|).最后以快速缩小搜索空间为目的设计了一个新的求正区域POSC(D)的算法.在此基础上,利用核的性质设计了一个新的求核算法,其时间复杂度为max(O(|C||U|,O(|C|2|U/C|)).并用实例说明了算法的实用性.