傳統(tǒng)的模糊粗糙集采用一對三角模與蘊涵算子構(gòu)造近似算子,未考慮屬性之間的差別,而多伴隨模糊粗糙集采用多個伴隨對構(gòu)造近似算子,更好地體現(xiàn)了用戶偏好.多伴隨對與模糊信息系統(tǒng)的結(jié)合是當前人工智能領(lǐng)域研究的熱點問題之一.本文主要研究以下幾個方面的內(nèi)容:第一,提出一種新的權(quán)重的定義方式,推廣了多伴隨模糊粗糙集的概念,引入帶權(quán)重多伴隨模糊粗糙集的概念.結(jié)合實際情況給出不同的伴隨對,以表達明確的用戶偏好.根據(jù)屬性的區(qū)分能力和屬性權(quán)重,得到基于多伴隨模糊粗糙集的有區(qū)分能力的帶權(quán)重約簡算法.通過兩個實例解釋了本部分所給的概念和結(jié)論.第二,決策粗糙集提供了一個處理不確定數(shù)據(jù)和風險數(shù)據(jù)決策問題的新方法.基于決策粗糙集的三支決策理論是典型的風險決策理論的推廣.將代價引入多伴隨模糊粗糙集中,構(gòu)造代價敏感多伴隨模糊決策粗糙集模型,考慮更加全面,決策更合理,更貼近實際生活.建立基于代價敏感多伴隨模糊粗糙集的三支決策模型,構(gòu)造關(guān)于樂觀概率的代價敏感多伴隨模糊粗糙集的期望損失函數(shù),以最小風險原則為依據(jù),誘導(dǎo)出三支決策.第三,構(gòu)造了多伴隨直覺模糊粗糙集模型,研究了基于多伴隨直覺模糊粗糙集的三支決策.首先,定義了樂觀多伴隨直... 

【文章頁數(shù)】：45 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
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引言
第一章 帶權(quán)重多伴隨模糊粗糙集的屬性約簡
    1.1 預(yù)備知識
        1.1.1 Pawlak粗糙集理論
        1.1.2 模糊粗糙集理論
        1.1.3 多伴隨理論
        1.1.4 多伴隨模糊粗糙集理論
        1.1.5 屬性約簡
    1.2 帶權(quán)重的多伴隨模糊粗糙集
    1.3 基于多伴隨模糊粗糙集的帶權(quán)重屬性約簡
        1.3.1 帶權(quán)約簡算法
        1.3.2 算法分析
    1.4 實例
        1.4.1 實例一:由帶權(quán)重模糊信息系統(tǒng)得到多伴隨模糊粗糙集
        1.4.2 實例二:由決策表得到精確度α的m-模糊屬性約簡
    1.5 本章小結(jié)
第二章 代價敏感多伴隨模糊粗糙集的屬性約簡和三支決策
    2.1 基于決策粗糙集的三支決策模型
    2.2 代價敏感多伴隨模糊粗糙集
    2.3 實例三:由模糊信息系統(tǒng)得到代價敏感多伴隨模糊粗糙集
    2.4 基于代價敏感模糊粗糙集的三支決策模型
    2.5 基于代價敏感多伴隨模糊粗糙集的三支決策算法
        2.5.1 實例四:三支決策
    2.6 本章小結(jié)
第三章 基于多伴隨直覺模糊粗糙集的三支決策
    3.1 直覺模糊集
    3.2 多伴隨直覺模糊粗糙集
        3.2.1 多伴隨直覺模糊粗糙集
        3.2.2 實例五:計算直覺模糊集A的多伴隨直覺模糊粗糙集
    3.3 多伴隨直覺模糊粗糙集的三支決策
    3.4 基于多伴隨直覺模糊粗糙集的三支決策算法
        3.4.1 實例六:多伴隨直覺模糊粗糙集的三支決策
        3.4.2 實驗分析
    3.5 本章小結(jié)
第四章 結(jié)論
參考文獻
第五章 致謝
攻讀學(xué)位期間取得的科研成果清單


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于直覺模糊集的三支決策模型[J]. 薛占熬,朱泰隆,薛天宇,劉杰,王楠.  計算機科學(xué). 2016(06)
[2]改進的粗糙集屬性權(quán)重確定方法[J]. 孫立民.  計算機工程與應(yīng)用. 2014(05)
[3]帶權(quán)約簡及其在漢語詞性標注自動校對中的應(yīng)用[J]. 許長志,閔帆.  控制與決策. 2007(07)
[4]伴隨對及其構(gòu)造[J]. 侯海軍.  河南大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2007(02)
[5]區(qū)間直覺模糊信息的集成方法及其在決策中的應(yīng)用[J]. 徐澤水.  控制與決策. 2007(02)
[6]不協(xié)調(diào)目標信息系統(tǒng)的知識約簡[J]. 張文修,米據(jù)生,吳偉志.  計算機學(xué)報. 2003(01)
[7]基于條件信息熵的決策表約簡[J]. 王國胤,于洪,楊大春.  計算機學(xué)報. 2002(07)



本文編號：3727742