發(fā)布時間：2017-04-01 23:00

  本文關鍵詞：基于案例推理的多屬性分類拓展研究及應用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：作為多屬性決策理論的一個新的研究方向,多屬性分類的研究已在國際上得到許多學者的重視。從分類算法角度來看,相較于直接分類法要求決策者提供具體的分類參數(shù)信息,基于案例推理的分類方法僅需要決策者提供具有典型代表性的決策案例,通過對案例進行訓練學習,便能獲取決策者偏好和分類參數(shù)信息�；诎咐评淼臎Q策易于理解、貼近人類的日常決策過程,具有較廣泛的適用性。如何從已有的案例分類信息中反向推理出分類參數(shù),是此類問題的研究關鍵。從分類結果形態(tài)來看,多屬性分類分為有偏好分類和名義分類,兩種分類形態(tài)均具有廣泛的研究和應用價值。本文分別應用了粗糙集和案例距離的方法對基于案例推理的多屬性分類問題進行拓展研究。論文主要研究內(nèi)容如下:(1)對于有偏好分類問題,制定了一種基于k-means方法的典型案例選取策略,提出了一種基于優(yōu)勢粗糙集的案例推理分類方法,并分別構建了二維和三維分類模型用于解決企業(yè)績效分類和研究生學習能力分類兩個問題。(2)對于名義分類問題,拓展研究了基于案例推理的分類方法,構建一種基于案例距離推理的名義分類模型。通過計算典型案例集與分組中心點的距離,構建屬性權重和分類閾值的優(yōu)化求解模型,然后進行案例學習推理的形式獲得分類參數(shù),簡化決策中各類偏好信息的復雜比較過程。已有模型是用以解決有偏好分類問題,本文將該模型進行拓展用以解決名義分類問題,并將其應用于工業(yè)生產(chǎn)成組分類的具體案例中。(3)基于本文構建的分類模型,設計了一種基于案例推理的分類決策支持系統(tǒng),并用第四章的案例進行演算示例。
【關鍵詞】：多屬性分類 案例推理 粗糙集 名義分類 決策支持系統(tǒng)
【學位授予單位】：南京航空航天大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP18;O225
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-11
• 第一章 緒論11-19
• 1.1 引言11-13
• 1.1.1 研究背景11-12
• 1.1.2 研究目的及意義12-13
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-16
• 1.2.1 多屬性決策13-15
• 1.2.2 多屬性分類15-16
• 1.3 論文研究內(nèi)容與結構16-18
• 1.3.1 主要研究內(nèi)容16-17
• 1.3.2 技術路線17
• 1.3.3 章節(jié)安排17-18
• 1.4 本章小結18-19
• 第二章 多屬性分類決策研究的理論基礎19-24
• 2.1 多屬性分類決策模型框架19-20
• 2.1.1 相關參數(shù)定義19
• 2.1.2 兩種多屬性分類問題描述19-20
• 2.2 案例推理技術20-22
• 2.2.1 案例推理技術簡介20
• 2.2.2 案例推理的基本流程20-21
• 2.2.3 案例推理在多屬性決策中的應用21-22
• 2.3 決策支持系統(tǒng)22-23
• 2.3.1 決策支持系統(tǒng)理論概述22-23
• 2.3.2 決策支持系統(tǒng)的結構23
• 2.4 本章小結23-24
• 第三章 基于案例推理的多維度有偏好分類24-40
• 3.1 優(yōu)勢粗糙集方法24-25
• 3.1.1 優(yōu)勢粗糙集的基本結構24-25
• 3.1.2 基于優(yōu)勢關系的粗糙近似25
• 3.2 基于優(yōu)勢粗糙集的分類流程25-28
• 3.2.1 基于k-means方法的案例集選取策略25-27
• 3.2.2 分類決策規(guī)則的導出27
• 3.2.3 分類流程27-28
• 3.3 二維分類模型在中小企業(yè)績效評價中應用28-35
• 3.3.1 問題背景28-29
• 3.3.2 指標體系構建29-31
• 3.3.3 二維評價分類模型31
• 3.3.4 實證分析31-34
• 3.3.5 分類質(zhì)量與案例集數(shù)量關系的拓展研究34-35
• 3.4 三維分類模型在研究生學習能力評價中應用35-39
• 3.4.1 問題背景35-36
• 3.4.2 學習能力定義36
• 3.4.3 實證分析36-39
• 3.5 本章小結39-40
• 第四章 基于案例距離推理的多屬性名義分類40-49
• 4.1 分類模型構建40-42
• 4.1.1 分組中心和距離設定40
• 4.1.2 分組閾值和約束條件設定40-41
• 4.1.3 分類參數(shù)優(yōu)化求解模型41-42
• 4.2 分類決策流程42-43
• 4.3 工業(yè)生產(chǎn)成組分類應用研究43-47
• 4.3.1 成組技術概述43-44
• 4.3.2 問題描述44
• 4.3.3 基于案例距離推理的成組分類44-47
• 4.3.4 與粗糙集分類結果對比47
• 4.4 本章小結47-49
• 第五章 基于案例推理的分類決策支持系統(tǒng)49-58
• 5.1 系統(tǒng)需求分析49
• 5.1.1 系統(tǒng)開發(fā)動因49
• 5.1.2 系統(tǒng)設計目標49
• 5.2 系統(tǒng)設計49-51
• 5.2.1 系統(tǒng)總體結構49-51
• 5.2.2 系統(tǒng)流程圖51
• 5.3 系統(tǒng)操作示例51-57
• 5.4 本章小結57-58
• 第六章 總結與展望58-60
• 6.1 本文的主要研究結論58
• 6.2 進一步研究方向58-60
• 參考文獻60-65
• 致謝65-66
• 在學期間的研究成果及發(fā)表的學術論文66

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本文編號：281421