本文關(guān)鍵詞：基于屬性重要度的風(fēng)險決策粗糙集屬性約簡

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【摘要】：基于Pawlak粗糙集的屬性約簡一般保持決策表的正區(qū)域不變,然而由于現(xiàn)實中不同用戶對不同約簡精度的需求,獲取屬性值的實際代價與個人偏好可能不同.針對決策者主觀個人偏好、客觀約簡精度、獲取屬性值的實際代價和決策表各區(qū)域的誤判代價等綜合情況,提出新的約簡算法,并討論約簡代價與約簡精度間的關(guān)系.通過遺傳算法,采用啟發(fā)式方法搜索出局部最優(yōu)約簡子集.仿真實驗表明,所提出的算法操作性強,更適合處理實際決策問題.
【作者單位】： 重慶郵電大學(xué)理學(xué)院;北京郵電大學(xué)計算機學(xué)院;重慶郵電大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 決策粗糙集 屬性重要度 代價函數(shù) 用戶偏好 屬性約簡
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(61472056) 大學(xué)生科研訓(xùn)練計劃項目(A2014-45)
【分類號】：TP18
【正文快照】： 0引言粗糙集(RS)理論在20世紀80年代由波蘭科學(xué)家Pawlak[1]提出,是一種新的處理不精確、不完全和不相容知識的數(shù)學(xué)工具.目前,該理論已廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘、模式識別、人工智能和決策支持與分析等眾多領(lǐng)域[2].經(jīng)典粗糙集理論是通過定義上、下近似集來描述數(shù)據(jù)的不確定性,但過于

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【相似文獻】

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本文編號：764505