隨著互聯(lián)網(wǎng)、現(xiàn)代傳感器等新興技術(shù)的快速發(fā)展,數(shù)據(jù)類型的多樣化成為了數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能決策中數(shù)據(jù)的主要形態(tài)。多屬性決策作為決策科學(xué)的一個重要研究內(nèi)容,廣泛存在于社會生活的各個領(lǐng)域。在多屬性決策問題中由于決策對象本身具有一定的模糊性和不確定性,決策粗糙集理論作為一種新的處理不確定性決策問題的方法,其具有的噪聲容忍和風(fēng)險代價敏感特性為解決多屬性決策問題提供了一種新的思路。然而在真實的復(fù)雜決策問題中,決策數(shù)據(jù)往往包含著多視角、多層次/多尺度、高維等信息,同時決策任務(wù)也通常呈現(xiàn)出多層次、多粒度等復(fù)雜特性,經(jīng)典決策粗糙集理論作為單一結(jié)構(gòu)化的決策方法對于這類復(fù)雜的決策問題已經(jīng)不能進(jìn)行滿意求解。粒計算是專門研究多層次粒結(jié)構(gòu)的思維方式及問題求解方法的學(xué)科,對各類實際問題進(jìn)行多粒度、多視角與多層次的描述、推理與求解是粒計算的主要研究內(nèi)容。本文將人類在復(fù)雜問題求解中多粒度認(rèn)知機(jī)理引入到?jīng)Q策粗糙集的數(shù)據(jù)分析中,從新的視角發(fā)展決策粗糙集模型與方法,主要取得了以下的研究成果。(1)借鑒動態(tài)粒度認(rèn)知能力,構(gòu)建了一個新的概率粗糙集框架,稱為動態(tài)粒度決策粗糙集;展開了動態(tài)多粒度視角下的粗糙決策方法研究,為相關(guān)決策問題的高效...

【文章頁數(shù)】：139 頁

【學(xué)位級別】：博士

【文章目錄】：
中文摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 基于粒計算的粗糙決策研究具有重要意義
    1.2 多屬性粗糙決策方法研究現(xiàn)狀
        1.2.1 基于經(jīng)典粗糙集的多屬性決策方法
        1.2.2 基于決策粗糙集的多屬性決策方法
    1.3 粒計算在多屬性決策分析中的研究現(xiàn)狀
        1.3.1 粒計算方法概述
        1.3.2 多粒度下的粗糙決策方法
    1.4 論文研究內(nèi)容與組織結(jié)構(gòu)
第二章 粗糙決策的三個基本模型
    2.1 Pawlak粗糙集模型
    2.2 決策粗糙集模型
    2.3 多粒度粗糙集模型
        2.3.1 樂觀多粒度粗糙近似
        2.3.2 悲觀多粒度粗糙近似
    2.4 小結(jié)
第三章 動態(tài)粒度下的決策粗糙集模型與方法
    3.1 問題描述
    3.2 動態(tài)粒度下的決策粗糙集模型
        3.2.1 決策粗糙集中概率正域的非單調(diào)性
        3.2.2 動態(tài)粒度序下的閾值計算
        3.2.3 動態(tài)粒度下的決策粗糙集
        3.2.4 在動態(tài)粒度序下計算目標(biāo)概念的正域
    3.3 屬性約簡與算法
        3.3.1 動態(tài)粒度決策粗糙集模型的多決策類問題
        3.3.2 決策粗糙集模型中的屬性約簡問題
        3.3.3 屬性重要性度量
        3.3.4 動態(tài)粒度下的啟發(fā)式粗糙特征選擇算法
        3.3.5 實驗分析
    3.4 動態(tài)粒度下的三支決策方法
        3.4.1 動態(tài)粒度下的三支決策模型
        3.4.2 一種兩階段的動態(tài)三支決策規(guī)則獲取算法
        3.4.3 實驗分析
    3.5 小結(jié)
第四章 基于概率融合的多粒度決策粗糙集模型與方法
    4.1 基于概率融合的多粒度決策粗糙集模型
        4.1.1 多個粒空間中的Bayes決策理論
        4.1.2 樂觀多粒度決策粗糙集模型
        4.1.3 悲觀多粒度決策粗糙集模型
    4.2 多粒度決策規(guī)則
    4.3 粒度選擇方法
        4.3.1 α-下近似分布粒度約簡
        4.3.2 粒度重要度度量
        4.3.3 一種基于近似分布質(zhì)量的粒度約簡算法
    4.4 企業(yè)風(fēng)險投資實例分析
    4.5 小結(jié)
第五章 多尺度決策粗糙集模型和方法
    5.1 問題描述
    5.2 多尺度決策粗糙集模型
        5.2.1 多尺度粒標(biāo)記劃分結(jié)構(gòu)
        5.2.2 基于標(biāo)記劃分的泛化多尺度決策表
        5.2.3 泛化多尺度決策粗糙近似
        5.2.4 最優(yōu)泛化尺度選擇
    5.3 代價敏感的最優(yōu)尺度選擇
        5.3.1 多尺度決策表中的代價敏感學(xué)習(xí)
        5.3.2 代價敏感的最優(yōu)泛化尺度選擇算法
        5.3.3 實驗分析
    5.4 小結(jié)
結(jié)論及展望
參考文獻(xiàn)
攻讀博士學(xué)位期間取得的研究成果
致謝
個人簡況及聯(lián)系方式



本文編號：3828273