不完全信息下的粗集拓展

在复杂的决策环境下，不完全信息是不可避免的，在此情况一，专家往往也能给出满意的决策，因此从不完全的案例中提取有用的模式，用于增强智能系统的知识库，是具有实际意义的，粗集是处理不确定信息的有效方法，但它通常适用于完全决策者，论文对粗集理论在不完全信息下进行了初步的拓展，这给从不完全决策表中挖掘知识提供了理论基础。     

权重信息不完全的区间数多属性决策GRA方法

针对属性权重信息不完全,且属性值以区间数形式给出的多属性决策问题,提出了一种灰色关联分析的决策方法。该方法依据一般的灰色关联分析方法的基本思路,给出了解决属性权重信息不完全的区间数多属性决策问题的计算步骤。其核心是通过构建并求解一个单目标最优化模型,得到每个方案与正、负理想方案的关联度,进而计算出每个方案与正理想方案的相对关联度,即可得到所有方案的排序结果。最后给出一个数值例子,结果表明该方法简单、有效并易于计算。     

不完全信息的多属性决策问题的方案排序法

针对不完全信息条件下的多属性决策问题建立一种模型，基于此模型提出方案排序的算法，且从理论上证明它的合理性。数值例子验证了该算法的有效性。     

不完全信息的多属性粗糙决策分析方法

针对有偏好信息但信息不完全的多属性决策问题，给出了一种基于拓展粗糙集的决策分析方法，首先提出了扩展优势关系的概念；其次用扩展优势关系代替经典粗糙集中的不可分辨关系得到知识的粗糙近似，证明了粗糙近似的两种等效表示方法及基本性质，给出了分类决策规则；最后通过一个实例说明方法的可行性与有效性。     

不完全信息下的群体多属性决策方法

针对群体多属性决策问题,提出一种新的不完全信息下的群体多属性决策方法。该方法假设方案在主观评价属性下的评价值采用区间数的形式来表示专家评价值的不确定性和模糊性。针对每一主观评价属性设定一组与之对应的专家重要性权重值,反映决策者在不同评价属性中的重要性程度,同时考虑到专家评价值的相似度,将专家评价值进行集结得到专家群体关于方案集的决策矩阵。计算各方案与理想方案的相似度,并以此对方案进行优劣排序。通过实例说明所提方法的可行性。     

不完全信息多属性群体决策方法

考虑到决策过程中信息的不完全性,对一类不完全信息的多属性群体决策问题进行了研究。在此基础上,建立一组线性规划模型,得到个体对每一个方案的效用区间数,并利用区间数可能度的定义对两个方案进行比较,从而得到个体对方案的排序。在偏好集结过程中,考虑了决策成员对方案给出的排序指标值,同时也考虑了决策成员权重的不完全信息。最后利用一个算例说明了在不完全信息条件下提出的方法能够作出比较合理的决策。     

对方案有偏好的不完全信息下的决策分析模型

研究了一类属性权重和边际效用以线性不等式形式表示,且方案的偏好信息以模糊偏好关系给出的多属性决策问题。在定义偏离度的基础上,构造了一个确定属性权重和边际效用的非线性规划模型,通过引入新变量将它转化为线性规划问题,并依据求解结果确定最优方案,从而使决策结果既能反应客观信息又能体现决策者的主观偏好。最后,通过它在ERP系统选择问题中的应用说明了该方法的可行性。     

一种语言评价信息不完全的多属性群决策方法

针对语言评价信息不完全的多属性群决策问题,以D-S(Dempster-Shafer)证据理论为基础,指出了已有研究在焦元识别的方法及相应焦元语言评价信息量化上存在的问题.同时提出了一种基于D-S证据理论的改进方法,该方法重新进行焦元识别、计算基本可信度分配,然后进行证据合成,并根据信度函数做出决策.该方法具有评价结论稳定、决策规则简单的特点.     

基于专家信任网络的不完全信息武器选择决策

现代战争的发展必须统筹考虑多种类型装备发展与规划.武器装备建设方案的顶层设计大多都属于多属性群决策问题.如果采用传统的犹豫模糊方法,在专家权重未知和决策信息缺失的情况下,单纯依靠悲观或者乐观原则扩充元素,则忽略了专家的综合意见,对专家的评估的完整性造成了破坏,另外,专家权重依靠人为给定,可能存在一定主观偏差.基于以上原因,本文提出了一种不完全信息条件下基于专家信任网络的多属性群决策方法.与传统的犹豫模糊方法相比,提出的专家信任网络的概念,规范了专家权重的计算过程,并且综合各个专家的评估意见,进一步计算专家评估矩阵中的缺失值.本文以武器方案选择为例,完善了基于专家信任网络的犹豫模糊决策方法,证明了该方法的有效性,并分析了特定情况下的专家信任网络对最终决策结果的影响.     

一种区间值聚类的数据挖掘方法

提出了一种区间值聚类的数据挖掘方法。该方法首先将数据库中的数据按照属性进行聚类,将它们划分为若干区间,对于同一区间中的数据赋予相同的编号,以此处理直至数据库的最后一个属性。在完成这种转换后即可使用关联规则的挖掘方法。该方法与传统的数据挖掘方法相比更加符合实际。大量的仿真数据集和真实数据集的实验结果表明该算法是有效的。     

不完整信息下的偏好估计

提出了一种不完整信息下的偏好估计方法，ＰＡＩＩ法。决策者可以对价值树中的目标权重和方案结果进行区间估计，并通过线性规划方法把有关权重区间和方案结果的不完整信息处理为价值区间和控制关系。同时，决策者既可通过新的信息描述，又可通过调整原来的判断改进偏好估计，使得决策结果更加具体，所表达的偏好信息量更大。     

不完全信息下的专利投资

外部随机发生的事件中蕴含着专利未来前景的不完全信息,这些信息会影响企业的专利投资决策.考虑不完全信息和竞争,建立实物期权投资决策模型,分别得到了单个企业和双寡头企业投资专利所需的临界信念,并进一步分析了两对称企业竞买同一个专利可能出现的均衡类型及产生条件.结果表明,竞争的力量和专利固有的"赢者通吃"特性不仅使得投资所需临界信念降低,由领导者投资后所产生的信息披露效应从而带给追随者的后发优势也将不复存在;同时,出现错误投资决策的概率也随之增大;企业间的竞争均衡可能会出现占先均衡和同时投资均衡.     

从数据挖掘到专家挖掘

在简要分析传统数据挖掘方法不足的基础上,提出专家挖掘的必然性和重要性.作为一个新的研究领域,首先介绍了专家挖掘的基本概念,接着给出了其过程模型、主要方法与技术,并通过与数据挖掘方法的比较,分析了专家挖掘与数据挖掘互为驱动的知识发现的优势,最后结合案例说明专家挖掘的可行性.     

基于SIS的不完全测量数据处理方法研究

针对单站无源定位系统目标航迹跟踪滤波中常见的测量数据不完全问题,提出了一种新的不完全测量数据处理方法。该方法采用序贯重要性采样的思想,对各种测量数据进行融合滤波。当发生部分数据缺失的情况,系统只需要通过正交投影方法将观测空间降维,而不需要改变观测模型,也不需要重新对跟踪滤波器进行初始化。仿真试验表明,该方法可以大大降低目标的跟踪丢失概率,提高系统的适应性和稳定度,具有较高的工程应用价值。     

基于信息量的不完备信息系统属性约简

通过引入信息量和条件信息量,对不完备信息系统中属性的重要性进行了定义;针对不完备数据表和不完备决策表提出了一种基于信息量和条件信息量的属性约简启发式算法,该算法的时间复杂度是多项式的.通过实例说明,该算法能得到信息表的约简和决策表的相对约简.     

Further Investigation of Characteristic Relation in Incomplete Information System

In the recent years, the method to expand Pawlak's rough set model in different kinds of information systems has become a hot topic. This article presents explorative research focusing on the transition from the traditional information system to a complex system—the incomplete information system. In such information system, “do not care” and lost unknown attribute values coexist. With a further investigation of Grzymala-Busse's characteristic relation in the incomplete information system, two unreasonable situations in the analysis of the classified problem are presented. To conduct sound classification in the incomplete information system, a new characteristic relation is proposed and by use of this new characteristic relation, the complete covering on the universe is formed. Based on the maximal complete compatible classes in the complete covering, two notions of the knowledge representation system are presented and some important properties associated with these knowledge representation systems are discussed. For further illustration, an example is analyzed. The research is meaningful both in theory and in applications for the extension of the rough set theory in incomplete information systems.     

不完全信息下异质多寡头投资的复杂性研究

提出了一个不完全信息下的异质多寡头投资竞赛的非线性动力学模型,然后以三寡头为例进行数值仿真,研究了其Neimark-Sacker分岔的存在性,接着通过计算第一Lyaponov指数,对模型中产生的Neimark-Sacker分岔的方向及其不变封闭曲线的稳定性进行了计算和证明,最后对系统的复杂性演化路线进行了相应的数值模拟...     

特征指标信息不完全的系统聚类方法

针对聚类时象特征指标值信息不完全且指标权重确定的多指标聚类分析问题，提出了一种新的系统聚类分析方法。在本文中，首先时特种指标值信息不完全的多指标聚类问题进行了描述；然后依据待统的系统聚类分析方法的基本思路，给出了书解特征指标值信息不完全的多指标聚类问题的计算步辣，其核心是通过构建并求解二次规划模型，将不完全信息转化为完全的数值信息的形式，进而通过运用系统聚类法的思路，即可得到所有聚类对象的分类结果。最后通过给出了一个算例说明本文提出的方法。     

Study on Consistency and Redundancy of Incomplete Information

The consistency and redundancy of information is studied in this article. In a multi-attribute decision-making problem with incomplete information about weights, it is often difficult to obtain a satisfactory decision result based on the initial information provided by the decision-maker (DM). Therefore the DM may provide more new information, which may be compatible, incompatible, or redundant with the previous one. In this article, several mathematical programming models are proposed for checking the consistency and redundancy of information. Then, an approach that transforms parameter system from inconsistency to consistency by deleting the incompatible constraints is given. Finally, an example is presented for illustrating the validity and feasibility of the models and the approach proposed in this article.     

信贷行为中的不完全信息动态博弈

在对银企之间信贷行为进行系统分析的基础上,运用博弈论研究了信贷配给问题,针对其还贷行为建立了一类不完全信息动态博弈模型,讨论了其精炼贝叶斯纳什均衡解,得到了几个有意义的结论.