基于粗集与概念格的属性简约讨论

概念格的属性简约是在形式背景下解决复杂问题的重要途径,通过对概念格、粗糙集的讨论,将两者有效结合,并借助粗糙集上(下)近似的方法,得出了一个对概念格属性简约的方法,方法将二维的概念格属性简约转化为一维的一种对象格的简约,避免了形式背景下的概念的计算和进一步的可辨识矩阵的计算,方法简便,算法简单易实现,是概念格属性简约有效的算法.     

多源环境下学生综合素质的决策分析

在现实生活中,多源环境下大学生综合素质分析是一个非常重要的课题。针对此问题,本文从粒计算的角度出发,结合粗糙集决策的方法,构建了多源环境下大学生综合素质决策信息系统,用Matlab对该系统进行约简,并根据约简进行规则提取,对获得的规则进行分析和验证,得出了大学生综合素质决策结论。本文是多粒度粗糙集应用的一个范本,具有重要的理论和实践意义。     

基于预测油价的风险控制决策分析

本文是在建立和求解某石油集团公司针对某种油品的高、中、低三种预测价格的风险型决策模型中，提出了基于风险偏好控制的最大收益原则的决策方法，并进一步讨论了这种决策方法的优势所在。     

基于粗集和熵值的卷烟消费市场潜力评价

运用粗糙集属性约简算法对初始因素指标进行约简,运用熵值法确定指标权重并建立综合评价模型,对贵州省各地区卷烟消费市场潜力进行综合评价,得出各地区消费潜力排序.应用实例表明两种方法结合使用将有效提高评价质量.     

保险问题的决策分析

保险是投保人以较小投入规避可能的较大损失的一种手段．如何设计保险产品，如何给保单定价，是保险人需要解决的一个决策问题．对保险人提供的各类保险产品，投保人是否购买，购买哪一种保险产品，是投保人面对的一个决策问题．本文利用一个案例，通过建立保险决策模型，分析投保人和保险人双方的决策过程．     

模糊环境下的多属性决策分析

探讨经典决策理论中最常见的乐观型、悲观型和赫威斯型决策方法在模糊环境下的表现形式 ,并以左、右模糊集和海明距离为基础提出了新的模糊多属性决策的算法。     

模糊决策分析在电子政务中的应用

电子政务系统中,信息量庞大.主要讨论了模糊决策分析理论在电子政务中的应用.分析了在实际应用过程中,不同参数的取值,对数据产生怎样的影响,以及如何对人才的取舍作出决策.     

基于截集的变精度模糊粗糙集模型

从多数包含度的定义出发,用多数包含度描述了变精度粗糙集模型,进而研究了变精度模糊粗糙集模型及其性质.     

人寿保险合同复效的决策分析

本文提出人寿保险合同复效的决策分析问题,通过建立计算方程分别计算保险合同复效方案和重新购买新保单方案的净保费现值,为投保人选择最佳方案提供一种科学的定量分析方法,本文还借助于计算机定量分析若干因素对方案选择的影响,并讨论利息率的敏感性分析。     

双向S-粗模糊集及其性质

讨论模糊集与双向S-粗集的联系。首先给出双向S-粗模糊集的概念,接着讨论它们的并、交、补运算及其性质;特别地,证明双向S-粗模糊集对并、交、补运算构成完全可无限分配的软代数。     

粗糙模糊集的模糊性度量

研究粗糙模糊集的模糊性度量,提出了一种新的熵与条件熵的概念,并验证了这种熵与Shannon熵类似的性质。利用这种熵定义了粗糙模糊集的一种不确定性度量,证明了粗糙模糊集的模糊性度量FR（A）等于0的充分必要条件是A是经典集合且是可定义的。     

区间值模糊集上的上(下)近似

定义区间值模糊粗糙集的上下近似,并且利用区间值模糊集的截集定义了区间值模糊粗糙度量。并且讨论了它们的性质。     

限制容差关系下的集对变精度粗糙集模型

不完备信息系统中目前有多种扩充,如基于容差关系的扩充、基于相似关系的扩充等等,但是这些扩充都各自存在局限性。针对这些局限性,引入相对分类错误率的概念,提出了一种基于限制容差关系下的集对变精度粗糙集模型。这就将经典的粗糙集模型和限制容差关系下的集对粗糙集模型进行了推广。然后,讨论了该模型上、下近似算子的一些性质。最后,通过一个具体例子,说明了该模型在不完备信息系统中处理模糊和不确定性知识是可行、有效的。     

基于新集对分析的粗糙集模型

首先,在这篇文章里两个集合里的元素被分为三个相对独立的部分来研究。接下来,一种定量信息——元素数目被用来描述这两个集合间的关系,然后提出了基于元素数目的新集对分析思想;另一方面,引用含糊集中真隶属度和假隶属度的概念,提出了一种模糊集对联系度。然后,这两种集对分析思想分别被用到粗糙集理论中作为粗糙集模型的一种推广,此外还讨论了一些相关的性质。     

覆盖广义粗糙集的模糊性

在研究覆盖广义粗糙集的基础上,利用两个距离函数Hamming和Euclidean距离函数,结合模糊集的最近寻常集,引入了覆盖广义粗糙集模糊度的概念,给出了一种模糊度计算方法,并证明了该模糊度的一些重要性质。这些结果在覆盖广义粗糙集的理论研究和应用都发挥着一定作用。     

模糊粗糙集代数

一个粗糙集代数是由一个集合代数加上一对近似算子构成的。本文用公理化方法定义了模糊环境下的近似算子和粗糙集代数系统。证明了若系统(Φ(U),∩,∪,-,L,H)是一个模糊粗糙集(粗糙模糊集)代数,则其导出的系统(Φ(U),∩,∪,-,LL,HH)也是模糊粗糙集(粗糙模糊集)代数,同时讨论了特殊类型的模糊粗糙集代数和粗糙模糊集代数与其导出的系统之间的关系。     

精度与程度的逻辑或近似算子的性质

本文目的是探讨精度与程度的复合,探索新的粗糙集拓展模型.从精度与程度的逻辑或运算出发,定义了精度与程度的逻辑或粗糙集模型.在该模型中,通过变精度近似与程度近似的转化公式,研究了精度与程度的逻辑或近似算子,并得到了该近似算子的幂作用等性质.用精度与程度的逻辑或粗糙集模型统一了变精度粗糙集模型、程度粗糙集模型和经典粗糙集模型,并在这些粗糙集模型中得到了近似算子幂作用的相应性质.     

区间粗糙数覆盖粗糙集模型

现有覆盖粗糙集仅讨论了属性值为实数、区间数或有限集值的情况,对属性值为区间粗糙数的讨论尚未见到。为此,文章提出了基于区间粗糙数的覆盖粗糙集模型。在定义了区间粗糙数距离的基础上,结合参数α和γ定义了相容度的概念,提出了相容关系和相容类的定义;然后定义了集合离散度的概念,对以相容类作为近似算子的上下近似进行了改进,提出了基于ξ阈值的集合离散度的上下近似和基于最小集合离散度的上下近似,证明了这两种上下近似的定义均提高了原有模型的精确度;最后讨论了基于最小集合离散度覆盖粗糙集模型的一些性质。     

Using decision rules to achieve mass customization of airline services

This paper uses the Dominance-based Rough Set Approach (DRSA) to formulate airline service strategies by generating decision rules that model passenger preference for airline service quality. DRSA could help airlines eliminate some services associated with dispensable attributes without affecting passenger perception of service quality. DRSA could also help airlines achieve mass customization of airline services and generate additional revenues by active or passive targeting of quality services to passengers.