决策粗糙集模型研究综述

主要对决策粗糙集（decision-theoretic rough sets,DTRS）理论的内容与发展概况作综述性回顾。介绍了决策粗糙集的基本理论,包括决策粗糙集产生的背景、决策粗糙集的Bayes决策理论基础、概率粗糙集模型、决策粗糙集模型与经典Pawlak代数粗糙集模型以及一般概率粗糙集模型之间的关系等;讨论了决策粗糙集意义下的三值决策语义以及约简定义,并回顾了决策粗糙集在实际问题中的应用。     

基于覆盖的多粒度决策理论粗糙集模型

经典的多粒度决策理论粗糙集是基于论域上的等价关系而建立的,然而在实际应用中等价关系很难得到和把握.本文结合多粒度决策理论粗糙集模型,基于覆盖粗糙集理论提出了基于覆盖的多粒度决策理论粗糙集理论,推广了前人的工作.     

基于灰决策和粗糙集的BOT项目投标方案风险评价模型

文章分析了BOT项目投标方案风险评价指标体系,构建了BOT项目投标方案风险评价目标决策指标集,建立了基于灰决策和粗糙集的BOT项目投标风险评价模型,并通过案例研究说明了该模型的可靠性和适用性。为规避BOT项目投标方案风险提供了理论依据及最佳投标决策方案。     

采用局部粗糙集模型的决策规则提取

研究基于局部粗糙集模型下的决策规则提取.对经典粗糙集的决策规则提取进行改进,给出局部粗糙集模型下的决策规则公式,并研究相关性质.结合局部粗糙集模型给出的规则提取公式,引入参数值α,α∈(0,1],使规则提取公式的泛化能力更强,适用性更广.通过3个实例对局部粗糙集模型决策规则提取的运用进行说明.     

融入用户风险偏好的三支协同过滤推荐模型

基于用户的不同风险偏好特征,提出一种融入用户风险偏好的三支协同过滤推荐模型来提高推荐规则的准确性.首先,考虑用户的不同风险偏好对项目评分的影响,基于用户-项目评分矩阵定义用户关于项目的偏好概率测度,建立用户-项目偏好概率模型,从理论上证明了该模型是现有模型的推广和拓展.其次,利用决策粗糙集,推导出用户在不同风险偏好下的三支推荐模型阈值表达.然后,以上述工作为基础,将推荐准确性和推荐成本作为优化目标,设计基于粒子群优化算法的用户偏好概率模型参数确定方法 .最后,在MovieLens数据集上的实验验证了提出模型的有效性.     

基于区间二型犹豫熵与风险偏好的多属性决策方法

针对以区间二型模糊集(IT2FSs)为信息环境的多属性决策问题,构建了考虑决策者风险偏好的决策模型,解决了区间二型模糊集内在犹豫性难以量化的问题.首先介绍了区间二型模糊集的相关知识,综合考虑两种期望平均提出了区间二型模糊集排序值公式以比较模糊数的优势关系,同时提出使用几何度量刻画模糊性与犹豫性的区间二型犹豫熵来度量区间二型模糊集的不确定性.考虑到决策者的风险态度对决策结果可能的影响,引入决策者风险偏好因子,构造了风险偏好因子与传统的熵权法相结合的新的权重求解模型并给出了决策算法.最后用一个风险投资的实例验证决策者的风险偏好对属性权重以及决策方案的排序所产生的影响.     

粗糙集三支决策理论及其应用

利用粗糙集中的三支决策思想,将类用正域、负域和边界域刻画,得到初始聚类结果。然后通过定义重叠度和类与类的合并策略,将初始聚类结果进行合并,得到最终聚类结果。之后应用2个关系网络数据展示了具体的聚类步骤,并通过比较2个例子的聚类结果,分析了影响聚类结果的一个主要因素:阈值的选取。实验表明:阈值的选取对简单的网络结构数据集的聚类结果的影响并不明显,然而对复杂的网络结构数据集的聚类结果的影响则较为显著。     

制造决策的知识融合粗糙集模型

由于制造系统的复杂性和不确定性,单一的知识建模或数据挖掘建模都面临着知识或数据信息的不完备.为有效、充分地利用已有信息减少不确定性,文中提出了知识和数据挖掘相融合的建模思想,将知识嵌入到粗糙集模型中,建立了知识的函数关系,给出了基于不可分辨-函数关系的粗糙集决策模型,研究了不可分辨-函数关系下的知识分类和推理.相比原粗...     

基于决策者风险偏好的区间直觉模糊数多属性决策方法

依据决策者的风险偏好,将区间直觉模糊数转化为含参数直觉模糊数,然后基于直觉模糊数投票模型和人们从众心理分析直觉模糊数的犹豫度对其得分的影响,进而定义直觉模糊数新的得分函数,并以此作为区间直觉模糊数的排序指标,提出一种新的区间直觉模糊数模糊决策方法,最后通过例子验证该方法的可行性和有效性.     

基于粗糙集的决策规则提取

讨论了粗糙集（rough sets）在数据分析方面的应用，基于粗糙集的数据分析来源于对数据表（即信息系统）的分析。通常我们将信息系统中的属性划分为条件属性和决策属性，这种信息系统又称为决策表。对每一个决策表，都有一系列的决策规则与之相对应，这些相关的决策规则被称为决策算法。本文将给出这些决策算法的统计学特点，并与贝叶斯（Bayes’）定理相比较，从而得出基于粗糙集的数据分析方法优于贝叶斯定理。     

基于改进扩展正域的属性核与属性约简方法

指出了不相容决策表中存在的正域扩展方法的不足,基于决策表局部最小确定性与条件属性对决策的最小确定性程度,构建了一种改进的扩展正域方法。基于改进的扩展正域方法,提出了计算不相容决策表中认知属性核和认知属性约简的算法。实验结果表明了本文方法的有效性。     

基于遗传算法的商业银行风险评估

以遗传算法为主,结合了数据挖掘中的粗糙集理论,从商业银行的主要业务之一信用卡审批问题入手,初步研究了遗传算法在商业银行风险评估中的工作原理。从数据的预处理到系统应用的方法和流程做了详细的描述,实验显示该方案是可行有效的。     

统一风险偏好下的风险成本控制

探讨了商业银行应承担的风险成本和实际风险损失之间的关系,提出相关对策建议,以提升一级分行风险管理水平.     

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.     

双论域上的决策粗糙集模型及其刻画

在决策粗糙集的基础上,对论域进行了拓展,构造了双论域上的决策粗糙集模型.依据条件概率构造了双论域上决策粗糙集的上、下近似集,并得到相应的正域、负域和边界域的定义;讨论了双论域上决策粗糙集模型的一些基本性质;通过实例给出了双论域上决策粗糙集模型在医疗诊断系统中的应用.     

基于粗糙集理论的Bayes粗糙模型研究

从经典的概率粗糙集推广模型出发,参照Bayes因子,研究了一种Bayes粗糙集模型,该模型不受先验概率的影响,从而减小了决策失误的风险．     

基于水动力模型的泥石流风险分析

以水动力模型为研究依据,以降水、来流等自然条件为泥石流发生的推动因子,加之地形、地质、植被、人口等影响因子,构建了泥石流风险分析模型。选取广西5个市作为研究区域,采用河网分级编码方法对河网水系信息作概化处理。根据粗糙集理论,采用了一种可以从客观角度上确定影响因子权值的综合权重计算方法,构建了泥石流灾害危险性评判机制。将计算模拟结果置于广西地质灾害分布统计与2011年全州县泥石流灾害事件中进行对比验证,结果表明基于水动力模型的泥石流风险分析是合理且可靠的。     

一种改进的基于用户项目喜好的相似度度量方法

针对传统的基于用户共同评分的相似度度量方法不能很准确地衡量用户间的相似性问题,提出了一种基于用户项目喜好的相似度度量方法.实验结果分析表明:使用新度量方法的协同过滤算法较使用传统度量方法的协同过滤算法有更小的平均绝对误差,证明了新的度量方法可以提高推荐的质量.     

风险偏好、利润分成和经理薪酬合同

针对公司经理薪酬激励合同的设计问题,基于委托一代理理论和风险偏好理论,构建了一个经理薪酬激励的分析框架。在对股东效用最大化的分析中发现：利润分成应当作为薪酬结构中的重要部分来激励经理行为;股东和经理的风险偏好应该相异,并且各自的风险规避度的比例应该保持在一个给定的范围值内。最后对A股市场上的金融保险公司高管薪酬进行实证分析,发现高管薪酬与公司净利润有显著的正相关关系。