区间值优势关系系统中属性约简及规则提取方法北大核心

本文以包含偏序关系的区间值决策系统为研究对象,对连续属性值进行模糊化处理,构造一种模糊优势关系粗糙集模型,并讨论了其相关性质。基于新模型提出一种不确定性度量-模糊粗糙熵,并以此为启发信息构造一种启发式约简算法,同时给出了该算法的时间复杂度分析结果。由该算法所得到的决策规则集具备较高的准确度和覆盖度,从而保证了数据预测、分类的准确性和合理性。通过实例分析,证明该算法是区间值优势关系系统中规则获取的有效方法。     

多粒度模糊粗糙集研究

本文研究了模糊粗糙集中属性约简问题.利用模糊粗糙集和多粒度粗糙集各自优点的结合,提出了两类多粒度模糊粗糙集模型,使得两类粗糙集中的上下近似算子关于负算子对偶.同时研究了多粒度模糊粗糙集的性质及与单粒度模糊粗糙集的关系.并通过构造区分函数的方法提出了一类多粒度模糊粗糙集模型的近似约简方法.最后用一个实例核对了该类多粒度模糊粗糙决策系统近似约简方法的有效性.     

不完备多尺度决策信息系统的局部泛化约简

在不完备多尺度决策信息系统中,研究面向单个对象的局部泛化约简方法。所提的局部泛化约简方法融合了不同特征的不同尺度上的信息,且保持了广义决策值的一致性。在协调的不完备多尺度决策信息系统中,证明了两种泛化约简方法的一致性,给出了相应的的局部泛化约简算法。在不协调多尺度决策信息系统中,研究了其详细性质,并通过实例说明两种泛化约简的区别。     

基于粗糙集理论的知识约简及应用实例

在保持分类能力不变的前提下 ,通过利用粗糙集理论中的知识约简方法 ,在保护知识库分类不变的条件下 ,删除其中不相关或不重要的知识 ,从而导出问题的决策 .利用基于决策表的粗糙集模型算法 ,实例分析如何数字化表示决策表 ,并对其进行属性约简和属性值的约简 ,从而提取决策规则 .     

直觉模糊环境下的教学质量粗糙集评价模型

文章考虑了教学质量评价中的不确定性,研究了直觉模糊环境下的教学质量评价问题,以已有的教学质量评价指标体系为基础,建立了教学质量评价的直觉模糊决策系统,提出了直觉模糊环境下的教学质量粗糙集评价模型,给出基于分类质量的评价指标相对约简及其序决策规则的获取方法,为教学评价提供了一种新的途径.     

基于粗集的决策分析

粗糙集理论研究的重要内容是约简,目的在于获取优良的规则集合。本文描述了决策规则的多种指标,分析了他们体现的性质,并提出了规则集合的决策度量,从整体上体现了一个规则集合的性能,为多知识库决策奠定了基础。     

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。     

水雾化粉末质量预报系统的建模与知识获取

水雾化粉末质量预报系统具有原始数据不全的特点,是一个不完备的信息系统.本文依据此特点,结合变精度粗糙集方法,在相客关系的基础上引入集对分析方法,提出一种基于集对势容差关系的扩充粗糙集方法,并应用于该信息系统的建模中,通过对α的调节和控制,有效保证了制粉生产条件属性容差类划分的准确性和灵活性.最后,本文以该模型为基础,使用基于属性重要性的贪心算法讨论了制粉生产条件属性约简和知识获取的方法、步骤和决策规则.经实际生产验证了获取的预报知识的合理性和有效性,对制粉工艺和生产真正起到了优化作用.     

基于粗糙集理论的区域经济分析

粗糙集理论在保持知识可靠度不变的前提下,通过知识约简,导出其分类规则或决策规则,是分析不确定系统的一种有力的工具。本文运用粗糙集理论的属性约简以及属性值约简方法,结合我国华东地区的经济数据,对该地区的经济发展特征及其变化进行了探讨,实证结果表明产业构成与成本费用利用率是影响华东地区经济的重要因素,优化产业结构,提高经济效益是该地区经济发展的关键,并给出各省市的经济特征规则。     

不一致直觉模糊决策信息系统的约简

近年来出现了许多用粗糙集理论处理各种信息系统的方法,但是对直觉模糊信息系统还没有做出相关的讨论.本文首先在不一致直觉模糊决策信息系统中定义了优势关系,然后引入基于此优势关系的分布约简、最大分布约简的概念,并通过可辨识矩阵及辨识函数得到求解这两种约简的具体方法.     

基于双论域模糊粗糙集的应急决策模型与方法

以突发危机事件应急决策为应用背景,讨论了双论域上模糊粗糙集的基本理论,建立了基于模糊相容关系的双论域模糊粗糙集模型. 在此基础上,把突发危机事件应急决策转化为一个具有模糊决策对象的双论域决策近似空间上的粗糙近似问题,构建了基于双论域模糊粗糙集的应急决策模型.首先在双论域近似空间中计算模糊决策对象的上(下)近似,进而结合经典非确定型决策的思想给出了突发危机事件应急决策的规则.同时,给出了模型的算法.该模型给出了一种在不完全信息环境下应急决策的方法,给出了在充分考虑决策者个人偏好信息基础上的决策置信度以及最优决策规则.该方法能够比较充分地符合应急决策信息不充分、资源有限以及时间紧迫的基本特征, 进而对突发危机事件应急决策提供科学的理论基础和现实的决策方法.最后,通过应用算例说明了模型的应用过程,结果验证了本文给出模型的有效性。     

序信息系统中的双量化决策粗糙集模型

决策粗糙集和程度粗糙集作为两类广义的粗糙集模型,分别从相对信息量化和绝对信息量化的观点对经典的粗糙集模型进行了扩张。本文在序信息系统中将这两类广义粗糙集模型进行融合,即将决策粗糙集和程度粗糙集的近似算子重新组合,以此构造了两种不同类型的双量化粗糙集模型。然后,对模型的一些基本性质进行了讨论,新建立的粗糙集模型包含了相对量化信息和绝对量化信息。最后,通过对实际案例分析展现了双量化决策规则的获取方法,结果表明两类模型均可以有效的获取决策规则,本文为序信息系统中的决策分析提供了新的选择。     

决策信息系统的变换及其变换规则形式化

传统的粗糙集分类、约简、规则挖掘方法处理的对象是某个时间点上的静态信息系统,因而获得的知识也是静态的.实际上信息系统通常表现为易变性和过程性,为了挖掘决策信息系统动态变换的趋势和规则,本文扩展了粗糙集中传统的分类、约简、规则挖掘的应用模式,提出决策信息系统基于时间序列单步和过程变换模型, 建立面向决策信息系统变化趋势的类划分机制和相应的语义,对条件属性变迁与决策属性变迁的相关性进行研究,并给出变换规则的形式化表示.     

基于相似度的直觉模糊多粒度决策理论粗糙集

多粒度决策理论粗糙集具有强大的理论基础和合理的语义解释。考虑直觉模糊集和多粒度决策理论粗糙集在知识表达和信息处理方面各自具有很强的优势,本文提出了直觉模糊多粒度决策理论粗糙集模型。首先,在多源直觉模糊信息系统中,通过构造直觉模糊相似关系,对对象集进行直觉模糊划分,进而得到了多源直觉模糊粒结构。其次,利用直觉模糊相似度及多源直觉模糊相似类实现了对目标集合的多粒度近似。另外,给出了该模型的一些主要性质。最后,通过实例验证了该模型的有效性。该模型为实际应用中的多源数据分析提供了一种有效的思路与方法。     

广义梯形模糊数决策粗糙集

考虑到在决策过程中损失函数的不确定性且广义梯形模糊数作为三角模糊数的一种拓展,从贝叶斯理论出发,在三角模糊数决策粗糙集的基础上,将广义梯形模糊数引入三枝决策粗糙集,建立了广义梯形模糊数决策粗糙集并推导了其性质和规则;然后,通过一个协同知识管理项目的例子来阐明模型的具体应用.优势在于不仅将离散模糊集合扩展到连续集合,而且与其它模糊集合相比较具有更好的泛化性.     

不完备序区间值决策系统中的可信规则获取

以不完备序区间值决策系统为研究对象,其中不仅包含遗漏型未知区间值,而且属性值域为全序集.给出了未知区间值的三种形式及其填充式区间值的定义,引入灰的白化方法用以构建一个新的填充式不完备序白化值决策系统,并讨论其在优势和弱势关系下的可信规则获取.进一步研究了优势和弱势对象的约简以及其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,为最终从不完备序区间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.、     

基于直觉模糊决策粗糙集的三支决策

基于决策粗糙集的三支决策是解决风险决策问题的一种经典方法,利用贝叶斯决策理论生成决策规则。决策规则具有正域、边界域、负域三个区域特征,对应的决策分别为接受决策、延迟决策和拒绝决策。本文将决策粗糙集模型对象之间的等价关系转变为具有自反性和对称性的直觉模糊关系,通过直觉模糊事件概率度量,定义了贝叶斯决策理论中对象状态与对象描述之间的条件概率。将决策损失与直觉模糊数相结合计算对象分类的预期损失,进而由贝叶斯决策理论引导的最小风险决策规则推导出相应的正域、负域、边界域的决策规则。当决策损失满足一定大小关系时将决策规则进行化简,计算出简化决策规则中的阈值与决策损失之间的关系,并且由简化决策规则定义了直觉模糊决策粗糙集的上、下近似。最后将构造的直觉模糊决策粗糙集的三支决策模型应用到直觉模糊概率决策系统,在已知的决策损失下得到相应的决策规则。     

一种基于相似度比较的模糊属性约简方法

属性约简是粗糙集理论的重要研究内容,本文基于模糊信息系统,一方面,通过模糊相似关系定义了条件相似度以及决策相似度,建立了关于条件相似度与决策相似度的相对比较矩阵,给出了属性约简集的新定义;另一方面,结合知识的粒度、分辨度、关联度确定了条件属性对决策属性的重要度,由此,提出了一种基于相似度比较的模糊属性约简方法。     

一般二元关系下的关系决策系统属性约简

文献[Wang C Z,Wu C X,Chen D G.A systematic study on attribute reduction with rough sets based on general binary relations.Information Sciences,178(2008),2237～2261]将基于经典粗糙集上的属性约简模型推广到基于广义粗糙集模型上,给出了关系决策系统中属性约简的判定定理和辨识矩阵.但是在属性约简模型中,支撑域的界定使模型的一般性受到限制.本文通过重新定义决策域的正域,给出了改进的决策系统属性约简判定定理和辨识矩阵,并对约简性质进行研究,实现关系决策系统基于正域的属性约简.     

基于企业网络舆情的客户满意度分析及管理方法

社交网络平台的迅速发展,促使网络舆情成为企业获取商业情报、扩大竞争优势的重要信息来源。本文针对网络舆情环境下的企业客户关系管理问题展开研究。通过构建企业客户推动式信息反馈模型,描述了企业客户、网络用户与企业网络舆情间的联系,并依据信息反馈模型,提出变尺度聚类算法。该算法将传统聚类方法的求解过程由单一尺度分析扩展到多尺度分析,克服了实际数据聚类应用过程中的聚类结果特征不显著问题。本文选取新浪微博作为数据源,利用企业网络舆情数据集和企业客户数据集进行数据分析实验。实验结果表明,企业可以通过获取与其主营业务相关的网络舆情信息,实现客户满意度预测;同时,变尺度聚类算法结果能够为企业进一步制定销售战略和销售战术提供决策支持。