本文關鍵詞：基于粒計算的決策模型與方法研究

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【摘要】：模糊數(shù)學、粗糙集和形式概念分析理論分別由美國科學家Zadeh,波蘭數(shù)學家Pawlak與德國數(shù)學家Wille R.提出的,都是處理生活中信息不確定性問題的有效工具。在本文中運用模糊數(shù)學、粗糙集、形式概念分析等理論工具,分別研究了序信息系統(tǒng)中的多粒度三支決策理論、多粒度軟粗糙集理論、雙量化三支決策理論以及模糊數(shù)據(jù)集中的雙向?qū)W習粒計算方法。本文主要創(chuàng)新之處如下：1.從粒計算的角度出發(fā),將序信息系統(tǒng)中產(chǎn)生的非概率空間運用劃分轉(zhuǎn)換函數(shù)轉(zhuǎn)化成概率近似空間。將劃分函數(shù)運用到序信息系統(tǒng)中的多粒度決策粗糙集中后,構建出三種序信息系統(tǒng)中多粒度決策粗糙集模型。研究了其重要性質(zhì),并引入禽流感案例分析了模型的重要性質(zhì)和決策方法。2.從粒計算的角度出發(fā),結合多粒度思想,將軟集理論和粗糙集理論聯(lián)系起來,分別從樂觀的角度和悲觀的角度建立了多粒度軟粗糙集模型,研究了單粒度軟粗糙集、樂觀多粒度軟粗糙集以及悲觀多粒度軟粗糙集之間的性質(zhì)及其關系,為現(xiàn)實生活提供了又一種決策途徑。3.從粒計算的角度出發(fā),結合三支決策思想,考慮相對量化信息與絕對量化信息,定義了兩種雙量化決策粗糙集模型,并且討論了這兩種模型與Pawlak粗糙集的基本聯(lián)系。然后通過實例研究闡述了所建模型的理論價值和實際應用價值。4.從粒計算的角度出發(fā),構建一種模糊數(shù)據(jù)集中的新穎的雙向?qū)W習系統(tǒng)。從信息粒的角度討論了對象和它的模糊屬性之間的關系。研究了由任意一個模糊信息粒學習得到必要模糊信息粒,充分模糊信息粒以及充要模糊信息粒的技術手段。
【關鍵詞】：粗糙集 模糊集 粒計算 三支決策 雙向?qū)W習
【學位授予單位】：重慶理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：O225
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 1 緒論及預備知識8-21
• 1.1 模糊數(shù)學理論10-11
• 1.2 形式概念理論11-12
• 1.3 粗糙集理論12-13
• 1.4 程度粗糙集13
• 1.5 軟集和軟粗糙集13-16
• 1.6 多粒度粗糙集16-17
• 1.7 三支決策17-19
• 1.8 章節(jié)內(nèi)容安排19-21
• 2 序信息系統(tǒng)中多粒度決策粗糙集21-36
• 2.1 序信息系統(tǒng)中粗糙隸屬函數(shù)21-25
• 2.2 序信息系統(tǒng)中概率粗糙集25-27
• 2.3 序信息系統(tǒng)中多粒度決策粗糙集27-30
• 2.4 案例分析30-36
• 3 多粒度軟粗糙集36-48
• 3.1 樂觀和悲觀多粒度軟粗糙集36-45
• 3.1.1 樂觀多粒度軟粗糙集(OMGSRS)36-41
• 3.1.2 悲觀多粒度軟粗糙集(PMGSRS)41-45
• 3.2 單粒度與多粒度軟粗糙集之間的關系45-48
• 4 雙量化決策粗糙集48-61
• 4.1 研究動機48-49
• 4.2 兩種雙量化決策粗糙集模型49-54
• 4.3 案例分析54-61
• 5 模糊數(shù)據(jù)集中基于形式概念分析的雙向?qū)W習粒計算方法61-84
• 5.1 模糊數(shù)據(jù)集中的概念格61-63
• 5.2 模糊數(shù)據(jù)集中雙向?qū)W習系統(tǒng)和信息粒63-66
• 5.3 模糊數(shù)據(jù)集中雙向?qū)W習機制和粒計算66-68
• 5.4 學習算法與實驗68-84
• 5.4.1 模糊數(shù)據(jù)集中雙向?qū)W習算法69-70
• 5.4.2 時間復雜度分析70-71
• 5.4.3 案例分析和試驗評估71-84
• 6 結論84-86
• 致謝86-87
• 參考文獻87-91
• 個人簡歷、在學期間發(fā)表的學術論文及取得的研究成果91-92

【共引文獻】

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本文編號：823515