不完备信息系统的直觉模糊决策粗糙集

在不完备信息系统中把缺失值视为已知属性值集合的幂集,根据集合的性质定义了不完备信息系统中对象间的相似度和相异度,它们可以分别看作直觉模糊关系的隶属度和非隶属度,由此可以得到新的直觉模糊相似关系以及直觉模糊相似关系的截关系.用直觉模糊相似关系的截关系代替经典决策粗糙集模型中的等价关系,得到一种基于不完备信息系统的直觉模糊...     

直觉模糊信息系统下基于优势关系的邻域粗糙集

粗糙集是处理不确定性信息的有效数学工具,然而,在复杂的环境下,经典粗糙集并不能满足某些特殊的现实需要,因此,为粗糙集引入拓展要素,是增强模型可靠性的重要手段。文章在直觉模糊信息系统下,基于优势关系研究邻域粗糙集模型。首先将直觉模糊数与邻域粗糙集近似算子结合,刻画直觉模糊邻域粗糙近似算子,建立直觉模糊邻域粗糙集模型。然后,引入了优势关系,构建优势邻域类,进而构建基于优势关系下的直觉模糊邻域粗糙集模型,并研究了该模型的上下近似、优势邻域类、集合的基本运算等性质,给出了模型不精确性度量指标。最后通过实例验证了所提出模型的有效性。     

基于方差最小化的直觉模糊语言多属性决策方法

针对语言型决策存在运算越界和不符合人们直觉等问题,采用直觉模糊语言距离测度,构建个体评价信息与集成结果之间的方差最小化模型,并通过求解该模型给出直觉模糊语言运算新方法,通过给出直觉模糊语言期望值、精确值和直觉模糊语言的序关系,进而给出一种属性权重已知或完全未知且属性值为直觉模糊语言的多属性决策方法.最后,将所获得的决策...     

加权变精度直觉模糊序信息决策表的近似约简

以直觉模糊信息表为背景，利用粗糙集和模糊集，旨在筛除信息表中冗余的属性，提出获取决策规则的近似约简方法 .首先，通过在直觉模糊集中引入带权重评分函数来定义加权直觉模糊序关系；进一步，为了提高模型分类的容错率，结合变精度粗糙集模型构建加权变精度直觉模糊序决策信息表；接着，在该决策表中提出上、下近似约简的判定定理和可辨识矩阵，进而生成两种求解上、下近似约简的方法；最后，通过具体案例和数值实验分析验证了该方法的有效性.     

双论域区间值直觉模糊vague粗糙集及其应用

区间值直觉模糊集可诱导出vague集和粗糙集，而后两者的结合具有不确定性深入分析的优势.立足双论域区间值直觉模糊粗糙集，引入vague集进行融合扩张，研究双论域区间值直觉模糊vague粗糙集.首先，定义区间值直觉模糊vague相容类，构建双论域区间值直觉模糊vague粗糙集模型，提出关于双逼近近似和三支决策区域的计算算法，并确立该模型的精确度、粗糙度、依赖度.然后，研究该模型的近似算子与不确定性度量的性质.最后，采用医疗例子进行模型计算、度量测量、性质验证，并得到关于患者临床诊断的患病分析与治疗决策.     

不完备序信息系统下的局部双量化决策粗糙集研究

针对不完备序信息系统,在双量化粗糙集和局部决策粗糙集的基础上,构建了2种局部双量化决策粗糙集(local double relative quantitative decision-theoretic rough set, LDrq-DTRS)模型,探讨了它们的正域、负域、边界域之间的包含关系,以及它们与局部粗糙集之间的内在联系。最后,通过数据实验比较验证了在不同模型参数关系下以上模型间的相关性质。     

不完备序信息系统的集对优势度粗糙集模型

不完备序信息系统粗糙集模型是经典粗糙集模型的扩展,它能进一步处理含未知属性值和具有优势关系的数据.针对相似优势关系条件过于宽松而限制扩展优势关系条件又过于严格的缺点,引入集对分析思想,提出了集对优势度粗糙集模型.它可以通过调整参数,达到较理想的分类,克服了现有不完备序信息系统优势关系的不足.并以实例分析验证了集对优势度粗糙模型的有效性.最后,在UCI数据集上进行仿真实验,通过实验进一步说明集对优势度粗糙模型可以获得更优的分类效果.     

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.     

多尺度决策系统中基于模糊相似关系的决策粗糙集最优尺度选择与约简

基于模糊相似关系的决策粗糙集是经典决策粗糙集的延伸与拓展,为当今的研究热点之一.在实际处理数据时,同一对象的同一属性可能具有不同层次,并且在不同层次上取得不同值.为此,该文针对多尺度决策系统,提出多尺度决策系统中基于模糊相似关系的决策粗糙集模型,给出相应的最优尺度选择及约简方法,并讨论了获得一个最优尺度约简的简便算法....     

α-先验概率优势关系下的粗糙集模型研究

序信息系统涉及了多属性决策领域的比较、排序及属性约简等问题.然而在现实世界中,不完备序信息系统十分常见.为解决不完备序信息系统中现有优势关系要求过于严格或宽松的缺陷和目前不完备序信息系统粗糙集模型及性质、对象排序、属性约简等理论研究的不完整性,首先,结合先验的知识,从概率分布的角度分析未知属性值,提出α-先验概率优势关系,在此基础上研究其粗糙集模型及性质;其次,给出α-先验概率优势类结构差异度的概念,并提出一种新的对象排序方法;然后,给出一种由α-先验概率优势类结构差异度来寻找不完备序信息系统的启发式属性约简算法,该算法能有效地避免因新的优势关系不满足单调性引起的弊端;最后,用具体实例验证所提方法的正确性和有效性.该课题内容不仅丰富了粗糙集理论的研究,而且为不完备序信息系统理论提供了新的方法和思路.     

度量加权直觉模糊序信息系统的粗糙隶属度

在已有的直觉模糊序信息系统概念的基础上,根据加权得分函数引入度量加权向量,并利用度量加权的概念把直觉模糊等价关系推广为度量加权直觉模糊优势关系,从而建立了度量加权直觉模糊序信息系统.进一步定义了粗糙隶属度,研究了其相关重要性质,并通过实例验证了该模型的可行性和有效性.     

序区间值决策系统中的最优可信规则获取

以包灰色含区间值的序值决策系统为研究对象,针对区间值之间不能直接比较的问题,引入灰色系统理论中的白化方法以构建一个新的序白化值决策系统,并讨论了其在优势和弱势关系下的可信规则获取.深入研究了优势和弱势对象的约简以及其决策类的相对约简问题,其中可信规则的约简是保持该可信规则的支持集中的元素不发生变化的最小数量属性的合取.给出相应的判定定理与区分函数,并进行了实例分析.所构建的决策系统为最终从序区间值决策系统中获取最优可信决策规则提供了新的理论基础与操作手段.     

基于前景理论的直觉模糊三支决策模型

针对直觉模糊环境下的三支决策建模问题,综合考虑决策者的不同风险偏好所引起的阈值变化,提出了一种基于前景理论的直觉模糊三支决策模型.首先,给出了一种新的直觉模糊事件概率的计算方法,并对其性质进行证明.然后,在直觉模糊信息表中,利用直觉模糊可能性测度(Intuitionistic Fuzzy Probability Measure,IFPM)计算理想参照点,根据理想参照点前景均值和论域对象综合前景值的关系,给出三支决策划分规则.最后,为减少边界冗余信息,对边界域对象进行二次划分,给出相关算法,并用实例验证了该模型的有效性.     

直觉模糊粗糙集的公理化

直觉模糊粗糙集的公理系统是直觉模糊粗糙集理论与应用的基础,文章定义了直觉模糊集的2种运算,基于这些运算和直觉模糊粗糙集公理化模型,给出直觉模糊粗糙集新的公理系统;该系统用一条简洁的公理描述了直觉模糊粗糙集,为直觉模糊粗糙集理论研究的深入和完善提供了有益的帮助。     

完备格上基于t算子的直觉模糊粗糙集模型

基于对偶三角模,将直觉模糊粗糙集模型在完备格上进行统一处理:首先在完备格上引入非算子的概念,定义和讨论了完备格上基于t算子的直觉模糊集及其运算法则;讨论了完备格上基于t算子的对偶三角模剩余蕴涵及其相互转化关系;在讨论完备格上基于t算子的直觉模糊集的对偶三角模TS隶属度和非隶属度表示的基础上,给出了完备格上基于t算子的直觉模糊集对应的剩余蕴涵之隶属度和非隶属度计算公式;最后,在定义完备格上基于t算子相似关系的基础上,定义和刻画了完备格上基于t算子的直觉模糊粗糙集模型.     

相容关系的改进及其属性约简

针对经典粗糙集理论处理不完备信息系统存在的局限性,作者从扩展粗糙集理论的适用范围出发,引入不完备信息系统对象的先验概率并结合量化相容关系的思想,提出了改进的相容关系模型.以该模型为基础研究了不完备信息系统的属性约简.通过严格的数学证明,给出了属性约简算法.该算法以空集为起点求取系统的约简,不需要计算核,节约了时间,减少了占用空间,简化了求解过程.通过实例验证该改进相容关系模型及其属性约简算法.     

概率优势关系下的粗糙集模型及属性约简

针对序信息系统,提出了一种新的优势关系,并探讨了概率优势关系粗糙集模型及其性质;定义了概率优势类结构差异度的概念,给出一种概率优势关系下的属性约简理论及算法。为基于优势关系序信息系统的知识发现提供了新的方法和思路。     

基于直觉模糊可能性测度的三支决策模型的研究

在直觉模糊集和可能性测度理论基础上,用可信度,对三支决策模型进行了研究.首先运用直觉模糊集和可能性理论,定义了直觉模糊可能性测度和直觉模糊可信度,讨论它们的性质.在直觉模糊可能性空间中,建立了基于直觉模糊可能性测度的三支决策模型,给出了该模型的划分规则.然后,定义了直觉模糊信息表的三支决策模型,给出了求信息表对象的综合直觉模糊属性特征值方法.最后,对该模型下的误判进行分析,给出了一种基于直觉模糊可能性测度和可信度的决策风险计算方法,并进行了实例演算.通过实例,给出具体计算步骤:综合分析了对象在不同属性特征下的隶属度和非隶属度,计算其直觉模糊可能性测度;运用可信度,计算出边界阈值和综合直觉模糊属性特征值;讨论了该模型的有效性.     

一种基于直觉模糊语言概念格的规则提取方法

针对具有模糊语言值不确定性信息的决策问题,提出一种基于直觉模糊语言概念格的规则提取方法.基于直觉模糊概念格,提出直觉模糊语言形式背景及直觉模糊语言形式概念,探讨直觉模糊语言形式概念间的偏序关系以及直觉模糊语言概念格之间的细于关系.在直觉模糊语言决策形式背景下,给出直觉模糊语言集之间的相似度以及加权相似度,讨论其相关性质.构建条件概念格和决策概念格,得到在直觉模糊语言决策形式背景下的规则集,建立直觉模糊语言规则提取应用模型.通过疾病诊断实例说明该方法的有效性和实用性.所提出的方法能够同时考虑决策过程中正反两方面的评价信息,减少决策过程中的信息损失.     

模糊决策粗糙集模型及其属性约简

决策粗糙集基于严格的不可分辨等价关系,只能适用于离散型数据,文中研究了一种新的模糊决策粗糙集模型及相应的属性约简算法.该模型将不可分辨等价关系放松为高斯核模糊T-等价关系,从模糊隶属度角度定义了条件概率,能够直接对数值型数据进行属性约简.利用UCI标准数据集,将该模型与Pawlak经典粗糙集、决策粗糙集在属性约简能力上进行比较,仿真实验结果表明,该模型具有较好的性能.