基于收益和风险优化的属性约简算法

决策者总是希望实现收益最大而承担的风险最小,如何平衡或兼顾两者,可考虑引入收益和风险因素进行属性约简以便做出寻找有效的、切实可行的决策。在一定的预期收益水平下通过优化组合收益和风险,结合粗糙集和贝叶斯模型,建立了收益和风险优化的决策模型,以每个属性的收益风险平衡组合函数作为指标进行启发式属性约简,该算法减少数据模型的规模和复杂度,并提高模型系统的仿真精度。