一种应用软粗糙模糊集的多属性决策方法

将软粗糙模糊集应用于多属性决策问题,用软粗糙模糊集分析模糊知识表达系统,定义了软模糊决策系统、决策分类模糊软集依赖度、条件双射软集对决策分类模糊软集的重要性、软模糊决策系统的约简、软模糊决策系统的决策规则等概念,借助这些概念给出了一种基于软粗糙模糊集的多属性决策算法,通过实例分析说明了该算法的可行性。     

基于免疫算法的粗糙集知识约简

在基于粗糙集理论的知识发现过程中,减小属性约简复杂度问题是重要研究内容之一,是在保持信息系统分类能力不变的基础上,删除冗余知识. 通过在知识表达系统中的决策属性支持度来描述由条件属性所提供的知识对整体决策的支持程度, 通过相对重要程度来描述条件属性对决策属性的重要性.然后利用免疫网络机理和约简算法融合,构造免疫网络约简算法,把相对核加入初始种群加快收敛速度.最后,以经典的实例分析表明,该方法是求解知识约简问题的快速有效方法.     

一种基于Rough集理论的属性约简启发式算法

属性约简是知识发现中的关键问题之一．为了能够有效地获取决策表中属性的最小相对约简，在Rough集理论的基础上构造了一个新的算子，将信息论角度定义的属性的重要性作为启发式信息，来描述在决策表中条件属性所提供的知识对决策属性的影响；并采用宽度优先搜索策略，提出了一种新的属性约简启发式算法．以原始条件属性集为起点并结合算子，通过向属性核的递减式逼近，得到属性的最小相对约简．实例分析表明，该算法能有效地对决策表属性进行约简．     

基于模糊邻域粗糙集的启发式属性约简算法

属性约简是机器学习等领域中常用的数据预处理方法。在基于粗糙集理论的属性约简算法中,大多是根据单一的方法来度量属性重要度。为了从多角度对属性达到更为优越的评估效果,首先在已有的模糊邻域粗糙集模型中定义属性依赖度度量,然后根据粒计算理论中知识粒度的概念,在模糊邻域粗糙集模型下提出了模糊邻域粒度度量。由于属性依赖度和知识粒度代表了不同视角的属性评估方法,因此将这两种方法结合起来用于信息系统的属性重要度评估,最后给出一种启发式属性约简算法。实验结果表明,所提出的算法具有较好的属性约简性能。     

不完备模糊决策系统的启发式约简算法

在不完备信息系统和模糊决策信息系统的基础上,提出一种基于相容关系的不完备模糊决策信息系统的粗糙集模型,并重新定义了不完备模糊决策信息系统上任意子集的上下近似,给出了基于属性依赖度的启发式知识约简算法,通过实例验证了算法的可行性.     

基于免疫算法的属性约简方法

为了求取决策表系统中属性的最小约简,本文提出了一种基于免疫算法的属性约简方法。该算法应用决策表的相对核来初始化种群,根据决策属性对条件属性的依赖度和抗体中条件属性的个数设计抗体的适应度函数,通过免疫记忆特性和抗体浓度的促进与抑制作用,保持了个体的多样性,提高了算法的全局搜索能力,避免陷入局部最优现象,从而求解出最小属性约简集合。实验结果表明,算法快速、有效,能得到较好的最小属性约简。     

一种改进的模糊粗糙集知识约简方法

针对模糊信息系统,通过分析R.Jensen所定义近似算子的松散性,构造了一种严格状态下的近似算子,该算子可以保证下近似随信息系统中属性个数的增加而单调递增;在此基础上,对模糊信息系统的相对约简概念进行了定义,应用所定义依赖度提出了一种模糊信息系统的启发式知识约简算法;将该方法应用于目标威胁等级评估信息系统的知识约简,计算结果验证了该方法的有效性。     

基于Rough sets和Fuzzy sets理论的约简算法

对决策表约简的一些rough sets和fuzzy sets相关概念进行了阐述.在应用Rough集对决策系统进行约简的基础上,结合模糊聚类分析方法,论述了这一可行的决策表约简算法.该算法以属性核与属性重要性的代数定义形式为基础,利用聚类分析的模糊处理方法,解决了约简过程.并给出了对一电器公司全国连锁销售数据约简处理结果,得出了能帮助不同级别决策者进行决策的辅助性的规则知识.     

基于免疫遗传算法的粗糙集属性约简算法

属性约简是粗糙集理论中一个重要的研究课题,为了有效获取属性最小相对约简,提出了一种基于免疫遗传算法的粗糙集属性约简算法。该算法将免疫算法和遗传算法结合,并将核引入免疫遗传算法的初始抗体群来提高算法的性能,依照决策属性对条件属性的依赖度,并结合抗体浓度,能维持进化过程中个体的多样性,从而提高了算法的全局搜索能力,避免陷入局部最优。实验证明该算法能够快速得到相对最小约简。     

基于模糊知识粒度的混合属性约简算法

现实世界中常常包含着海量的、不完整的、模糊及不精确的数据或对象,使得模糊信息粒化成为近年来研究趋势。利用论域上的模糊等价关系定义了模糊粒度世界的模糊知识粒度,给出了新的属性约简条件和核属性计算方法,以便更好地挖掘出潜在的、有利用价值的信息。针对粗糙集在对连续属性约简的过程中容易造成信息缺失和不能对模糊属性处理的现象,提出了一种基于模糊知识粒度对混合决策系统约简的启发式算法,省去了连续属性离散化过程,减少了计算量,为离散值域和混合值域约简提供了统一的方法。最后通过实例验证了其有效性。     

一种新的模糊决策表属性约简方法

粗糙集理论研究的核心内容之一是属性重要性的度量和属性约简。经典的粗糙集模型基于等价关系,适合于处理离散属性值。模糊粗糙集理论将模糊集和粗糙集理论结合起来,将等价关系扩展为模糊关系,可处理模糊属性值。分析了已有广泛运用的模糊决策表的属性约简算法FRAR存在的三个问题,提出了一种新的约简算法,较好地克服了原算法的问题,能处理规模较大的模糊决策表。     

方案偏好已知的三角模糊数型多属性决策方法

研究决策者对方案偏好已知、属性值以三角模糊数形式给出且属性权重信息不能完全确知的多属性决策问题.提出了基于模糊比例值的决策方法和基于模糊偏差度的决策方法,这两种方法首先建立一个线性规划模型,通过求解该模型获得属性权重;然后,基于三角模糊数两两比较的可能度公式及三角模糊数排序公式,对决策方案进行排序和择优;最后,通过实例验证了方法的可行性和有效性.     

一种基于改进粗糙集模型的归纳学习方法

对传统的粗糙集理论进行了扩展,提出了一种改进的粗糙集归纳学习方法。一方面,针对连续属性离散化,利用模糊集理论对连续属性进行模糊化,再根据模糊贴近度构造模糊相似矩阵,并用k-w方法粗略评估各连续属性的重要度,建立基于模糊相似关系的划分,最终生成相容的决策表。另一方面,针对解决最优属性的选择问题,提出一种加权求和的属性重要度定义。基于以上模型开发了一个原型系统,并以一个工程实例验证了此方法的有效性。     

基于遗传算法的粗糙集属性约简及其应用

属性约简是粗糙集合研究的重要内容之一。为了能够有效地获取决策表中属性最小相对约简,提出一种基于遗传算法的属性约简算法。依据条件属性的重要度,把条件属性加入到相对核属性集中,将相对核加入遗传算法的初始种群中以加快算法收敛。并应用该算法对水上事故模型预测进行分析,做出推理和决策。     

区间直觉模糊连续交叉熵及其多属性决策方法

在区间直觉模糊（IVIF）环境下,利用连续有序加权平均（COWA）算子定义了一种新的区间直觉模糊数间的交叉熵,即区间直觉模糊连续交叉熵。依据提出的区间直觉模糊连续交叉熵定义了直觉模糊数间的连续交叉熵距离。基于TOPSIS的思想得到备选方案与理想方案的加权距离,并且计算备选方案与理想方案的相对贴近度,依据相对贴近度选择最优方案。其中,针对属性权重信息不完全确定条件下的决策问题,提出了以区间直觉模糊连续交叉熵最大为准则的规划模型;针对属性权重信息完全未知的情况,根据交叉熵理论确定属性权重向量。实验结果验证了新的决策方法的可行性和有效性。     

Attribute Reduction Based on Inclusion Degree for Incomplete and Fuzzy Decision Information Systems

The information systems with incomplete attribute values and fuzzy decisions commonly exist in many applications whose knowledge reduction is one of the most important practical significance. Model of incomplete and fuzzy decision information system is firstly constructed. On the basis of the notion of inclusion degree between fuzzy sets, the attribute reduction for incomplete and fuzzy decision information system, which ensures invariable inclusion degree between every tolerance class and fuzzy decision set, is raised. To reduce the complexity of finding attribute reduction, discernibility sets, discernibifity matrixes and the minimal disjunctive normal form of discernibility sets for incomplete and fuzzy decision information system are introduced. Finally, the algorithm and an example are given, and the solution of the example is proved that the approach to attribute reduction based on inclusion degree is valid.     

模糊多属性决策的相似接近度解法

首先对模糊集合的3种接近度测度,即海明距离、模糊贴近度和灰色关联度进行讨论,在此基础上提出了相似接近度的概念,运用模糊满意度的概念建立了模糊多属性决策的数学模型,其次将相似接近度的概念应用于该模型,提出了该模型的一个新的解法;最后通过数值算例表明,该方法不但十分有效,而且物理意义和数学意义明确,模糊贴近度、灰色关联度和相对接近度解法都是该方法的特例．     

基于粗糙集的犹豫模糊多属性决策方法

针对属性值为犹豫模糊元的决策问题,提出一种基于粗糙集理论的多属性决策方法.首先,依据属性值与理想点的贴近度和给定的阀值得到判断矩阵;然后,根据判断矩阵对属性集进行约简,确定属性权重;最后,基于TOPSIS思想,计算各方案与理想点的综合贴近度,得到方案的优劣次序,并通过算例分析表明了该方法的有效性.