集值决策信息系统的属性约简及确定性决策规则优化

在集值决策信息系统中定义了一种相容关系,利用最大相容类定义了两类上下近似算子;分别利用两类下近似算子,定义了属性的A-相对约简和E-相对约简,以获取确定性决策规则的优化规则;分别定义了两种区分函数,相应地给出了A-相对约简和E-相对约简的区分函数求法,并证明了该方法的正确性。     

基于概率信息系统决策规则的R0三I决策推理

讨论了一种概率信息系统用于表示对象与属性值之间的关系存在不确定性的信息.使用粗糙集和证据合成理论中的方法,给出了获取概率信息系统的扩展决策规则集的一般方法.使用R0三I推理方法实现了基于扩展决策规则集的R0三I决策推理判断.     

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。     

不完备信息系统的可信决策规则提取与E2相对约简

在不完备信息系统中,提出可信决策规则以及最优可信决策规则的概念,用以刻划信息系统中必定存在或可能存在的确定性决策规则.给出关于容差关系的最大相容类的∨-描述的概念,并由此得到初等可信决策规则.针对协调最大相容类,定义一种基于区分矩阵的区分函数;通过计算协调最大相容类的区分函数的析取范式,可由初等可信决策规则求得所有最优可信决策规则.最后给出条件属性的E-相对约简的概念及其区分函数求法.E-相对约简是保持不完备信息系统的确定性信息的极小条件属性子集.     

基于距离的直觉模糊粗糙模型及应用

将直觉模糊和区间直觉模糊集(数)的距离测度引入直觉模糊信息系统和区间直觉模糊信息系统,建立基于距离的粗糙集模型,并给出该模型两种约简-上下近似约简的定义.通过构造分辨函数,设计距离直觉模糊粗糙模型的知识约简及规则提取算法.最后将距离直觉模糊粗糙模型应用于信息系统安全审计风险判断,这不仅可为从直觉模糊和区间直觉模糊信息系统中获取知识提供一种粗糙集方法,而且还为信息系统安全审计风险的有效判断提供决策支持.     

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.     

基于模糊聚类的信息不完全确定的多准则分类方法

针对权系数信息不完全确定且有训练集的多准则分类决策问题,提出了一种基于模糊聚类的分类方法。该方法在考虑对训练集分类的基础上,结合不完全确定的准则权系数信息等建立模糊聚类模型,通过遗传算法求解所得优化模型,得出准则权系数和聚类中心,计算方案属于各类别的隶属度,进而得到整个方案集的分类。实例说明了该方法的有效性和可行性。     

序值决策系统中基于描述子的可信规则获取

在序值决策系统中, 根据下近似并不能导出所有可信规则.为此提出了优势和弱势描述子概念,讨论了优势和弱势描述子的支持集与决策类之间的包含关系,用以导出序值决策系统中的所有可信规则.研究了两种新的描述子的约简以及这两种描述子关于决策类的相对约简问题,给出了相应的判定定理与区分函数,为从序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.     

编队对地攻击不完备信息粗决策及可靠性分析

针对编队协同对地攻击特点,建立了编队协同对地攻击指挥决策信息系统。基于粗糙集理论,对不完备信息条件下的决策信息系统,分别讨论了由于数据对象缺失和由于条件属性值缺失造成的不完备信息决策系统的决策规则提取方法,并对提取的决策规则进行可靠性分析,给出不完备信息条件下提取的各决策规则的可靠度,为作战指挥决策提供依据。     

GIS分析与互信息属性约简的停车库选址决策

为了使城区立体车库的选址更加合理,充分发挥其建成后对交通缓解的作用,提出了一种城区立体停车库选址决策方法.通过采用地理信息系统分析方法,建立基于地理信息系统分析的规划选址立体车库属性信息数据,运用模糊粗糙集互信息属性约简算法挖掘出立体车库的选址与多种地理因素的关系知识进行属性约简,从而用地理信息分析和演绎推理相结合的归纳学习算法生成决策树和决策规则进行选址决策的评价及分析.对兰州市规划中的立体停车库选址建模仿真,仿真结果表明该方法能较好地运用在待求解问题中,从而为智能交通系统提供参考依据.     

信息不完全的多准则决策的SIR方法

在决策中,存在准则值不准确、不确定、不能决定和准则权系数信息不完全的多准则决策问题,针对此类问题,提出了一种信息不完全的多准则决策的优劣势排序方法。该方法首先构建方案集的优势矩阵和劣势矩阵,得到方案的全局优势度和劣势度,利用权系数的不完全信息构建相应的最优化模型,求解最优化模型得到优势度和劣势度的变化区间,利用区间数的排序方法得到方案集的一个部分排序或完全排序。最后通过实例验证了该方法的有效性。     

基于证据推理的信息不完全确定的MCDM方法

针对权系数为信息不完全确定、准则值不确定且不完全的多准则决策问题,提出了一种基于证据推理的方法。该方法先对决策者给出的权系数不完全确定信息进行分析,得到一组可利用的基数权重,然后将方案的准则值(不确定且不完全)用基于证据推理的算法进行集成,比较方案集在所有基数权重下的效用值的大小,从而确定方案集的排序。最后以实例表明该方法的有效性和可行性     

基于DEA的搜潜方案评估及输出量的模糊偏好修正

运用带有偏好锥的DEA方法,研究了反潜巡逻飞机搜索方案评估和决策应用模型.特别是针对决策单元输出为概率指标以及决策者对搜索发现概率偏好程度具有一定模糊性的情况,引入模糊隶属度函数概念,提出了一种可体现决策者意愿的输出量的模糊偏好修正方法,使DEA评估结果既具有较强的客观性,又充分尊重决策者的主观意愿.最后给出了评估算例,验证了模型的合理性,可应用于反潜巡逻飞机搜潜方案的计算机辅助决策.