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。     

测试代价敏感的粗糙集方法

在粗糙集模型中,α量化不可分辨关系是强与弱不可分辨关系的推广形式.然而值得注意的是,基于这三种不可分辨关系的粗糙集并未考虑数据中属性的测试代价.为解决这一问题,提出了测试代价敏感的α量化粗糙集模型,从二元关系的角度使得粗糙集模型代价敏感,并将新模型与基于强不可分辨、弱不可分辨以及传统α量化不可分辨关系的粗糙集模型进行了对比分析.进一步地,通过分析传统启发式算法在求解约简的过程中未考虑降低代价这一不足之处,提出一种新的属性适应性函数,并将其应用于基于遗传算法的约简求解中.实验结果表明该方法不仅可以降低由边界域所带来的不确定性而且同时降低了约简后的测试代价.     

基于二元关系和布尔推理的分级决策模型

分级决策问题是将备选方案分类到预先定义的具有偏好顺序的决策类中.其中每个方案是由一个有限属性集合来描述的,该属性集合包括名义属性、连续型属性和有序属性.为了建立分级决策模型.提出了一种基于粗集理论和二元关系、布尔推理相结合的方法.首先在名义属性、连续型属性和有序属性上分别定义了不可分辨关系、相似关系和优势关系.然后提出了分辨-相似-支配矩阵的概念来建立相应的布尔函数.通过计算布尔函数的主蕴含,得到了"IF…THEN…"分级决策规则集作为偏好模型.最后利用一个算例说明了该方法的有用性.     

基于有限扩展优势关系的粗糙决策分析方法

针对基于扩展优势关系的粗糙决策分析方法的局限性，本文给出了一种新的基于拓展粗糙集的多属性决策分析方法。首先提出了有限扩展优势关系的概念；其次在有限扩展优势关系下得到知识的粗糙近似，给出了分类决策规则；第三，通过对比分析，证明了新方法的性能优于现有方法；最后通过一个实例验证新方法的可行性和有效性。     

决策分析中属性约简的择优算法

粗糙集理论在决策分析中具有广泛的应用。基于优势关系的粗糙集理论只给出如何进行属性约简以得到决策规则的方法，本文则进一步研究了如何针对不同的属性约简如何进行选择。在优势关系的基础上引入格序的概念，利用序关系给出属性约简的贴近度，借此比较了不同约简下所得决策规则贴近于原知识库的程度，并通过一个具体例子加以说明。     

基于变精度容差关系的扩展粗糙集

针对不完备决策信息系统问题,在分析已有粗糙集及其扩展方法局限性的基础上,提出了一种基于变精度容差关系的扩展粗糙集方法。该方法通过判断对象之间不可分辨可能性的大小来划分容差类,进而得到相应的上、下近似集,并在理论与实例中与基于容差关系、相似关系、限制容差关系等的扩展粗糙集进行了比较分析,论证了该方法的合理性和有效性。     

基于流形学习降维的决策分析算法

为了有效地分析高维决策表，提出了基于流形学习降维的决策分析算法（decision analysis algorithm based on manifold learning，DAML）. 算法使用等距映射法（ISOMAP）对原始数据做降维处理，在得到的主坐标数据上进行决策分析. 根据核主成分分析法与ISOMAP方法的关系得到主成分与主坐标的转换关系式，并计算原始数据主成分. 提出了基于等价支持子集的决策算法用于计算主成分属性重要性、属性区分能力及等价支持子集. 在得到等价支持子集的基础上抽取决策规则，根据决策规则预测算法预测未知数据. 选取UCI数据库中标准分类数据集作为仿真实验样本，并对比C4.5决策树算法、K最近邻居算法（KNN）与提出的决策规则预测算法在Iris、Breast cancer、Wine、Spectf heart和Ionosphere数据集上的分类精度来验证算法的有效性.     

协调优势粗糙集方法及其在UCAV目标威胁估计中的应用

针对一般粗糙集方法不能由有限数据给出完整决策规则的问题, 定义了正协调、负协调和混合协调决策信息系统, 研究了正协调系统的优势关系决策规则获取方法, 在此基础上提出了负协调和混合协调系统的优势关系决策规则获取方法, 形成了协调决策信息系统的优势粗糙集方法, 即协调优势粗糙集方法. 将该方法应用到无人战斗机目标威胁估计中, 建立了无人战斗机目标威胁估计决策信息系统, 分析了目标属性的偏好性, 给出了决策算法, 对算法的复杂度进行了分析, 并与 Greco优势粗糙集方法进行了比较. 结果表明: 该方法简单可行, 得到的确定性决策规则可以涵盖目标条件属性的所有取值, 有效地解决了决策规则的不完备性.     

杂合灰色聚类与变精度粗糙模糊集的概率决策方法

在基于粗糙集理论或扩展粗糙集理论的不确定性管理决策中,仅由数据集无法获得决策表,同时决策属性呈现模糊性,以至于无法获取概率决策规则。鉴于此,本文构建了灰色定权聚类与粗糙集变精度的杂合模型,首先运用基于中心点三角白化权函数的灰色定权聚类方法对包含不同量纲指标的知识表示系统进行处理,生成多属性决策表,而后运用变精度粗糙模糊集进行决策分析,获取概率决策规则。最后以区域关键技术选择为例,表明该模型的可行性与实用性。     

肯定和否定决策规则的获取及约简

为了从不完备有噪声的信息系统中获取肯定和否定决策规则,首先提出了变精度粗糙集描述子的概念,并讨论了其性质|然后给出了该模型下肯定和否定决策规则获取的方法|最后,为了获得简化的决策规则,提出了基于分辨矩阵的描述子约简方法和保持下近似分布不变的启发式约简算法,在学生成绩的评测实例中验证了该方法的有效性。     

基于优势关系和可变精度粗糙集的多准则决策方法

针对不确定性决策问题,提出了一种基于优势关系和可变精度粗糙集理论的多准则决策方法。该方法把基于优势关系的粗糙集模型和基于可变精度粗糙集模型结合起来,在可变精度粗糙集模型中把规则的置信度阈值当作可变精度参数值。首先,给出全部方案的成对比较表。然后,从一部分方案的成对比较表中,利用优势关系粗糙集和可变精度粗糙集的扩展粗糙集理论提取两类优势规则。最后,定义打分函数给全部方案打分,并进行排序,选出最优方案。通过一个简单算例论证了该方法的可行性。     

群决策中基于语言信息处理的一种粗糙集方法

针对一类具有语言判断矩阵形式偏好信息的群决策问题,提出了一种基于粗糙集的群决策方法.首先利用一小部分整体偏好信息构造一个成对比较表,然后根据优势粗糙集理论提取决策规则,最后定义一个评分函数对整个方案集进行排序和优选.该方法是一个先训练后决策的过程,特别适于大规模的方案优选问题.仿真实例表明了该方法的有效性和实用性.     

Method to determine α in rough set model based on connection degree

An improvement of tolerance relation is proposed in regard to rough set model based on connection degree by which reflexivity of relation can be assured without loss of information. Then, a method to determine optimal identity degree based on relative positive region is proposed so that the identity degree can be computed in an objective method without any preliminary or additional information about data, which is consistent with the notion of objectivity in rough set theory and data mining theory. Subsequently, an algorithm is proposed, and in two examples, the global optimum identity degree is found out. Finally, in regard to optimum connection degree, the method of rules extraction for connection degree rough set model baaed on generalization function is presented by which the rules extracted from a decision table are enumerated.     

基于粗集的模糊信息系统有序规则获取

模糊信息处理是信息科学领域的一个热点和难点。针对一类带有三角模型的模糊信息系统,提出一种基于粗糙集的有序规则获取方法。证明了三角模糊数之间基于可能度的序关系是一种弱序关系,进而将模糊信息系统转化为二元信息系统,利用粗糙集理论推理出模糊信息系统的最优有序规则。仿真实例表明了该方法的有效性。     

基于粗糙集的空军航材供应点的偏好选址

在分析空军航材供应点选址影响因素的基础上，提出了用粗糙集理论求解偏好选址问题的方法。考虑到选址是一个具有偏好信息的多属性决策问题，因此在粗糙集方法的使中，用一个两两较表代替原来的决策表，并通过优势属性集来推理决策规则，从而确定各方案排序。这为空军航材供应点的选址提供了一种更为科学、有效的方法。