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三支决策是不确定问题求解的重要理论。经典的决策粗糙集模型通过计算三支区域总体决策最小化风险,给出了一种有效的三支决策阈值求解方案。然而 对于决策粗糙集理论中代价目标函数之间的逻辑关系及其三支决策阈值间的推理 ,目前尚未有研究进行深入讨论。首先,提出了一种基于三支决策代价目标函数间逻辑关系的新型阈值计算方法。其次,根据不同损失函数取值分布情况下的三支决策阈值推导,分别给出了不同阈值的三支分类语义解释。最后,通过一组典型的实例证明了提出的基于三支决策代价目标函数的阈值计算方法及三支决策分类的推理是有效的。 相似文献
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决策粗糙集理论中,三支决策代价目标函数是典型的单调线性函数.然而,在实践经验中经常发现延迟决策的代价与决策概率之间的函数关系往往呈现非单调特性,决策粗糙集理论的经典代价敏感三支决策模型无法对上述非单调现象进行直接的建模和推理,导致决策粗糙集理论的应用受到了限制.为了求解这种具有非单调延迟代价的代价敏感三支决策问题,提出一种新型分段延迟代价敏感三支决策模型.该模型定义了具有单调递增和单调递减特性的两组延迟决策损失函数,并结合经典正负域决策损失函数构造了分段延迟三支决策代价目标函数体系、度量指标和分段决策策略;然后,基于条件概率、损失函数及基础度量指标之间关系的4种分段延迟代价敏感三支决策分类模式被提了出来,并且对相应的三支分类阈值进行了推理;最后,通过一组典型实例,验证了分段延迟代价敏感三支决策模型及其三支分类是可行的. 相似文献
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《计算机科学与探索》2017,(3):502-510
从三支决策发展历史出发,在总结三支决策近年来研究的基础上,基于三支决策现有模型、算法及应用,提出了一种广义三支决策和狭义三支决策理论。广义三支决策注重对三支决策概念内涵和外延进行诠释;狭义三支决策主要注重三支决策在实际决策问题中的语义解释。提出了一种"四层次"三支粒结构决策模型,从静态和动态、广义和狭义两种视角对三支决策进行剖析,厘清了三支决策发展过程和研究脉络。最后,给出了三支决策的研究现状和未来发展方向。 相似文献
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在三支决策模糊粗糙集模型中,一些学者基于相似度三支决策模糊粗糙集模型建立了目标函数来得到最优阈值对 $\left( {\alpha ,\;\beta } \right)$ 的计算方法,但在该过程的研究中,学者并没有在相似度三支决策模糊粗糙集模型中讨论关于决策代价的描述问题。基于模糊信息系统用新的函数来描述决策代价成为计算阈值对 $\left( {\alpha ,\;\beta } \right)$ 的一种方法,首先,在模糊信息系统中,通过建立一个描述决策代价的函数,将模糊信息系统中的模糊数与三支决策的决策代价联系在一起;然后对隶属频率进行拟合,得到了三支决策中决策代价的数值描述;最后,通过两个实例说明了该方法的可行性和适用性。 相似文献
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Paw lak粗糙集模型没有对正域、边界域和负域赋予语义,不能进行再决策,而三支决策对边界域赋予了新的语义,可以对边界域做出进一步刻画,对于边界域的进一步划分,依据属性的重要性,使满足条件的样本划入再决策域,不满足条件的样本继续保留在边界域中,降低了边界域样本处理的失误率.本文在对概率粗糙集模型、三支决策粗糙集的理论、贝叶斯理论的决策过程和决策粗糙集模型进行研究的基础上,提出了一种三支决策与决策粗糙集融合模型,与Paw lak-三支决策模型相比,其划分损失更小,处理结果更优.该模型运用三支决策理论对决策粗糙集的边界域赋予延迟决策的语义,对于延迟决策再运用三支决策理论进行迭代操作,对边界域样本进一步处理.在迭代的过程中,依据属性的重要程度将属性排序,从而客观的得到迭代过程中每次优先依据哪个属性进行划分.实验结果表明,该模型比单一运用决策粗糙集模型进行决策代价小,三支决策通过迭代对边界域处理的正确率有所提高,这为准确决策提供了一种新的方法. 相似文献
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针对现有证据合成改进方法过程复杂,计算量较大,不加判别地处理证据冲突等问题,提出一种基于三支决策的证据融合策略.首先将证据关系分为一致、冲突和中立3种,建立基于三支决策的证据关系模型.设计算法筛选出证据支持的主要焦元.利用焦元集合的相似度和向量距离分别计算一致概率和代价函数.依据贝叶斯最小风险决策理论来判定证据关系.接着,在该模型的基础上提出基于三支决策的证据融合策略.根据各证据的主要焦元确定初始证据集的焦元分布.通过把证据划分到不同证据集内部或边界上来实现证据的三支划分.最后对加权修正的证据集融合结果和边界证据进行合成.算例分析表明,本文方法不仅能处理证据悖论,还使融合结果更稳定可靠. 相似文献
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垃圾邮件过滤是信息时代的一个重要研究课题,一封重要邮件被错分会产生不可估量的代价.因此,如何提高过滤器的性能成为垃圾邮件过滤领域中的核心问题.目前,业界通常采用机器学习算法中的二分类模型以处理垃圾邮件过滤问题.然而,较之于三支决策模型,二分类模型会产生较大的错分代价.作为三支决策的一个重要分支,基于决策理论粗糙集的三支决策模型符合人类认知习惯,且能有效地降低错分代价,进而提高过滤器的性能.然而,在构造损失函数时,少有研究考虑由于等价类之间的差异性而对分类结果带来的影响.因此,在基于决策理论粗糙集的三支决策模型的基础上,提出了一种基于相似度量的自适应三支垃圾邮件分类模型.该模型根据集合方差计算了条件属性的权重,并基于相似度量建立了一种刻画差异信息的综合评价函数,进而根据贝叶斯决策规则构建了一种计算自适应阈值对的方法.实验结果表明所提模型在垃圾邮件过滤领域表现优异. 相似文献
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现有三支决策主要针对各类完备信息系统或不完备单一型信息系统进行研究,而现实应用领域中数据往往呈现不完备性和复杂性等特征,为此,构建面向不完备混合决策系统的三支决策模型与规则获取方法。首先,计算不完备混合数据的完备邻域容差类,并将其代替等价类计算三支决策模型的条件概率;然后,根据扩展的损失函数区间概念获取各对象在乐观、折中和悲观决策下的不同阈值,进而针对不完备混合决策系统构造三种决策风险下的三支决策模型。最后,通过理论分析和医疗诊断实例详细分析了算法的有效性和可解释性,并通过实验比较和分析可知,所构模型较其他已有模型的分类过程更加合理有效,同时该模型也扩充了三支决策模型和知识发现的理论与应用研究。 相似文献
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直觉模糊集理论和可能性理论的融合是不确定问题领域的一个研究热点。文中提出了一种基于直觉模糊可能性分布的直觉模糊可能性测度(Intuitionistic Fuzzy Probability Measurement,IFPM),并在此基础上构建了三支决策模型。首先,定义了直觉模糊决策空间及该空间上的直觉模糊可能性分布,并对其性质进行了证明,给出了论域对象的隶属度和非隶属度可能性均值的计算方法。然后,讨论了论域对象的隶属度和非隶属度可能性均值与决策阈值的关系,分析了它们之间的概率分布情况。根据概率分布-可能性分布的转换关系,给出决策规则和三支决策模型,提出了一种基于直觉模糊可能性分布的IFPM决策风险计算方法。最后,考虑论域中对象的增减变化引起的IFPM变化,给出对应公式并对动态决策过程进行分析,同时通过实例验证了该模型的有效性。 相似文献
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Based on decision-theoretic rough set model of three-way decisions, we augment the existing model by introducing linguistic terms. Considering the two types of parameters being used in the three-way decisions with linguistic assessment, a certain type of novel three-way decisions based on the Bayesian decision procedure is constructed. In this way, three-way decisions with decision-theoretic rough sets are extended to the qualitative environment. With the aid of multi-attribute group decision making, the values of these parameters are determined. An adaptive algorithm supporting consistency improvement of multi-attribute group decision making is designed. Then, we optimize the scales of the linguistic terms with the use of particle swarm optimization. The values of these parameters of three-way decisions are aggregated when proceeding with group decision making. Finally, the proposed model of three-way decisions with linguistic assessment is applied to the selection process of new product ideas. 相似文献
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最优粒度选择是自编码网络构造多粒度特征的关键环节。针对自编码网络粒度选择方法不合理导致特征提取效果差以及错误分类成本和测试成本高的问题,提出一种基于小批量梯度下降(mini-batch gradient descent, MBGD)的粒度层选取策略。该方法通过改变粒度选择方式重新构建多粒度空间,设计一个新的基于深度置信网络(deep belief network, DBN)的代价敏感多粒度三支决策模型。更优的粒度选择方法提升网络的特征提取能力,促使多粒度空间的构造朝着最快到达最细粒度空间的方向发展,降低图像重构误差以达到更小的错误分类代价和测试代价。实验结果表明,提供合理的粒度选取策略提高了代价敏感多粒度三支决策模型的决策准确性,并在给定代价情况下更快地获得总代价最小的最优粒层。 相似文献
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概率粗糙集三支决策是不确定问题求解的一种重要理论,流计算模式是一种新型的动态内存计算形式,实施流计算模式下三支决策的快速动态计算是一项具有挑战性的新议题。本研究以流计算模式中的两个核心计算步骤即动态增量与动态减量作为研究对象,提出了一种流计算模式下概率粗糙集三支决策域的快速动态学习方法。首先对流计算模式中三支决策动态增量和动态减量的不同变化情况进行了数据建模。然后基于不同数据变化情况分别讨论了数据增量与数据减量时三支决策域的变化推理,并且基于上述理论给出了流计算模式下的三支决策动态增减学习算法。该算法能够以更低的时间复杂度获得与经典三支决策算法相同决策效果。最后通过八种UCI数据集的实验证明了流计算模式下三支决策动态增减学习算法在时间消耗上明显优于经典概率粗糙集三支决策算法,并且在不同阈值下具有稳定的决策效率。本研究表明了流计算模式下三支决策快速计算是可行的。 相似文献
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Three-way decisions with probabilistic rough sets 总被引:3,自引:0,他引:3
Yiyu Yao 《Information Sciences》2010,180(3):341-353
The rough set theory approximates a concept by three regions, namely, the positive, boundary and negative regions. Rules constructed from the three regions are associated with different actions and decisions, which immediately leads to the notion of three-way decision rules. A positive rule makes a decision of acceptance, a negative rule makes a decision of rejection, and a boundary rule makes a decision of abstaining. This paper provides an analysis of three-way decision rules in the classical rough set model and the decision-theoretic rough set model. The results enrich the rough set theory by ideas from Bayesian decision theory and hypothesis testing in statistics. The connections established between the levels of tolerance for errors and costs of incorrect decisions make the rough set theory practical in applications. 相似文献