效用三支决策模型

风险型决策通常受主观和客观两方面因素影响,决策过程中不仅需要遵从客观存在的风险信息,而且需要发挥决策者的主观能动性。为了在决策过程中引入决策者对于风险的主观态度,本文把效用理论应用于三支决策模型,通过将风险损失函数扩展为效用函数提出了基于效用的三支决策模型。研究了效用与对象的概率之间的单调关系,给出了效用三支决策中正域效用、边界域效用与负域效用的计算方法。最后,通过算例对提出的效用三支决策模型进行了有效地分析。该模型是经典三支决策模型的扩展,为三支决策模型中风险的主观量化研究提供了有益探索。     

基于三支决策的证据融合策略

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.     

基于三支决策理论的条件属性权重构造方法

针对传统决策过程中权重规则确定的主观性和参数数值计算的不确定性问题,在粗糙集和三支决策理论的基础上,对条件属性权重构造方法进行了研究。重新定义了属性确定度和属性约简度,提出了一种属性权重构造方法,通过实例将该方法与其它条件属性权重构造方法进行了分析比较,证明了其有效性。该方法基于数据本身,不需要先验信息,从客观的角度对属性进行判断,决策者通过该方法可以得到更加合理的权重分配,做出符合实际的决策。该论文对研究属性权重分配问题,具有一定的理论价值。     

广义三支决策与狭义三支决策

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。     

基于混淆矩阵的多目标优化三支决策模型*

鉴于混淆矩阵在机器学习算法性能评价领域的通用性,文中以混淆矩阵为基础构造概率粗糙集三支决策度量系统,给出部分度量指标之间的性质及其证明,提出基于混淆矩阵度量指标体系的多目标优化三支决策阈值求解模型.模型中多目标优化函数被视为不同三支决策度量指标的加权之和,而最优阈值的求解也获得一种新型的语义解释.最后通过实例演示模型如何确定接受与拒绝域阈值,同时对比Pawlak粗糙集方法,表明文中模型获得的三支决策能够更好地平衡决策的准确率与承诺率.     

基于改进贝叶斯粗糙集和证据理论的决策信息融合方法

针对决策信息信息表中新对象的分类问题,提出一种基于改进的贝叶斯粗糙集和证据理论的决策信息融合方法.对传统的贝叶斯粗糙集进行改进,扩展到多决策类,定义了支持度的概念以此反映确切分类的对象所占的百分比.利用贝叶斯粗糙集的支持度和置信增益函数作为证据的支持程度,得到各准则下的证据基本概率分配函数,并利用证据合成法则对多个证据进行合成,以此进行决策.将上述方法应用于设备故障的诊断问题中,通过方法的对比验证了该方法实践应用的有效性.     

一种新的基于粒度重要度的三支决策模型

粒度重要度是多粒度粗糙集中的一项重要研究内容。针对现有粒度重要度只考虑单个粒度对决策的直接影响而忽略了其他粒度对决策综合影响的问题,结合多粒度粗糙集近似质量的概念,通过研究粒度重要度的构造方法,提出了一种新的多粒度间的粒度重要度的计算方法,并给出了基于该方法的粒度约简算法。同时,为减少冗余决策信息,将约简集与三支决策理论相结合,构建了基于粒度重要度的三支决策模型,给出了决策规则。最后通过实例证明,新的粒度约简算法可以获得具有更高区分度的数据,且缩小了延迟域范围,使最终决策更合理。     

基于直觉模糊集的三支决策模型

三支决策理论是处理不确定决策问题的重要理论基础,近年来其已成为国内外学者的研究热点。在决策粗糙集、三支决策和直觉模糊集理论的基础上,对基于直觉模糊集的三支决策的模型进行深入研究,提出了三支决策的两描述模型、三描述模型,然后将其拓展为一般模型。该一般模型使用犹豫度重新设计了阈值参数,通过隶属度函数对事件对象进行评估,最后用淮河表层沉积物中有机氯农药污染情况的真实例子来验证该模型的有效性。     

基于邻域三支决策粗糙集模型的软件缺陷预测方法

基于已有软件缺陷数据,建立分类模型对待测软件模块进行预测,能够提高测试效率和降低测试成本。现有基于机器学习方法对软件缺陷预测的研究大部分基于二支决策方式,存在误分率较高等问题。本文针对软件缺陷数据具有代价敏感特性且软件度量取值为连续值等特性,提出了一种基于邻域三支决策粗糙集模型的软件缺陷预测方法,该方法对易分错的待测软件模块作出延迟决策,和二支决策方法相比,降低了误分类率。在NASA软件数据集上的实验表明所提方法能够提高分类正确率并减小误分类代价。     

Three-way decisions with probabilistic rough sets

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.     

三枝决策粗糙集

从贝叶斯理论出发,介绍基于三枝决策粗集理论。首先讨论在期望风险最小决策的语义下决策粗集理论基本模型的构建过程。其次,分析决策粗集三枝决策方法在不同概率区间犯错的可能性,并通过其与二枝决策及Pawlak粗集三枝决策的差异,给出决策粗集三枝决策方法优于其他两种决策方法的成立条件。最后,提供一种利用决策粗集三枝决策解决实际问题的方法。     

基于决策粗糙集的广义序贯三支决策方法

三支决策是求解动态不确定性问题的有效方法之一。相比传统的二支决策,序贯三支决策方法在信息不充分或证据不足时能有效平衡决策结果代价和过程代价。在研究多层次的粒结构、多选择的处理对象和多样化的代价结构的基础上,提出了一种基于决策粗糙集的广义序贯三支决策模型。该模型在每一层都考虑了7种不同的对象处理方式。最后,通过实验对比分析了该模型中7种方法的效率和性能。     

Three-way decisions based on decision-theoretic rough sets under linguistic assessment with the aid of group decision making

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.     

基于覆盖的Sugeno测度粗糙集模型及其三支决策

概率粗糙集是研究不确定信息的重要理论基础,有着广泛的应用。由于概率粗糙集中的等价关系和概率测度的可加性要求过于严格,且在实际问题应用中难以满足,因此,对概率粗糙集及其模型进行拓展研究是非常有必要的。在概率粗糙集、Sugeno测度和三支决策的理论基础上,对基于覆盖的Sugeno测度粗糙集模型及其三支决策规则进行了研究。首先构造了一种基于覆盖关系的Sugeno测度粗糙集模型,定义了该模型的上、下近似算子;然后证明了其并、交、补等运算的代数性质;最后结合三支决策理论,给出了该模型的三支决策规则和方法,并用实例验证了其有效性。     

基于最优相似度三支决策的模糊粗糙集模型

模糊信息系统中,对象的相似度往往会受噪声影响,且它在模型运算中常常并非全部需要高精度参与计算。文中首先引入阈值对(α,β),提出了一种基于相似度三支决策的模糊粗糙集模型;其次利用模糊集近似的三支决策方法,给出了对象相似度三支决策的错误率、决策代价以及相应的语义解释;然后以总体决策代价最小化为目标,给出了最优(α,β)的计算方法,从而建立了一种基于最优相似度三支决策的模糊粗糙集模型;最后通过实例分析说明了该模型的可行性和合理性。本文建立的三支决策模糊粗糙集模型保留了模糊信息系统的不确定性,一定程度地去除了噪声影响,且能通过计算得到最优阈值(α,β),从而建立基于相似度三支决策的最优模型,这将有益于模糊信息系统的应用。     

三支决策代价目标函数的关系及推理研究

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。     

三支决策空间下的区间参数优化模型及应用

区间概念格理论是在区间参数基础上提出的一种新的对象挖掘方法,它能够更精确地处理不确定信息。区间参数[α,β]决定了区间概念和格结构,进而对提取的决策准则产生影响。为了解决区间参数优化问题,首先将区间概念格与三支决策粗糙集理论相结合,提出了三支决策空间理论;然后在此基础上将区间概念外延划分为3个域:正域、边界域和负域,并给出了基于区间概念格的三支决策规则与决策损失函数,通过调整区间参数寻找更加可靠的决策准则,从而优化区间参数;最后通过实例对模型进行验证。     

基于概率图的三支决策模型研究

概率图模型是一类用图形模式表达基于概率关系的模型的总称,用该模型解决损失代价问题已成为当前的研究热点。结合概率图和三支决策理论,提出了基于概率图的三支决策模型。该模型通过对数据进行分析,构造其Bayes网络;并根据模型中节点的相互依赖关系,计算出条件概率分布函数;结合查询变量的先验概率和三支决策损失代价函数,建立了相应的决策规则,给出了概率推理决策中代价最小化问题的一种解决方法。最后通过教学评估实例验证了该模型的有效性。