新的模糊粗集知识约简算法

提出了一种基于模糊决策属性依赖度的属性相对约简算法。该算法利用粗糙集理论分析的方法,通过在知识表达系统中引入模糊决策属性依赖度的概念,来描述由条件属性所提供的知识对整体决策的依赖程度,并通过模糊决策属性依赖度定义了条件属性对模糊决策属性的相对重要性,以此作为启发式信息,可以方便地求出相对核,再以相对核作为求解最小相对约简的起点。按重要性的不同逐次选择重要属性添加到相对核中,直至其依赖度达到整体条件属性依赖度时为止。     

基于直觉模糊粗糙集的属性约简

针对Jensen下近似定义的局限性,提出一种新的等价类形式的近似算子表示,并将其推广到直觉模糊环境.在此基础上,将相对正域、相对约简、相对核等粗糙集的知识约简概念推广到直觉模糊环境,提出一种直觉模糊信息系统的启发式属性约筒算法.实例计算表明.该方法比Jensen的属性约简方法更为合理有效.     

基于模糊粗集的不完备信息表属性约简新算法

模糊粗糙集结合了粗集和模糊集的优点,是一种有效的数据处理理论,尤其在不完备信息表数据处理中。论文对Krysckiewcz容差关系模型加以改进,充分考虑信息表中属性取值的规律,构造模糊的二元不可分辨关系,运用模糊粗糙集理论,推广属性依赖性度量概念,给出了属性约简算法,并通过一个实例验证了它的有效性,为不完备信息表的数据处理提供了一些解决问题的思路。     

基于直觉模糊粗糙集的属性约简

针对Jensen下近似定义的局限性,提出一种新的等价类形式的近似算子表示,并将其推广到直觉模糊环境.在此基础上,将相对正域,相对约简,相对核等粗糙集的知识约简概念推广到直觉模糊环境,提出一种直觉模糊信息系统的启发式属性约简算法.实例计算表明,该方法比Jensen的属性约简方法更为合理有效.

     

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。     

一种面向连续属性空间的模糊粗糙约简

简要叙述了模糊粗糙集理论中与属性约简相关的几个重要概念,研究了属性模糊化方法,并提出了一种结合遗传算法和模糊粗糙集理论的属性约简算法,它能快速找到完整地保留了原始数据集合的信息的一个属性约简.     

一种属性与值约简简化算法

Rough Set理论是处理不确定性知识、不完整数据的重要工具，在Rough Set中属性最小约简与规则提取NP—hard的．本文针对现有属性约简与值约简算法的问题，分析了区分矩阵的特性，在此基础上，提出了属性与值约简的简化算法，并用实例作了验证．     

基于属性桶的约简算法

基于粗糙集理论的属性约简算法是机器学习和数据挖掘领域的研究热点之一。粗糙集理论是一种新型的处理模糊和不确定信息的数学工具,在保证分类能力不变的前提下,通过知识的约简导出概念的分类规则。文中提出了一种基于属性桶的约简算法,其约简过程类似基于属性频度函数的约简算法。该算法首先构造一组与决策表决策属性个数相同的属性桶,不同的属性桶划分了不同长度的区分矩阵项,避免了约简前的排序过程。通过构造属性桶时对核属性进行特殊处理,在一定程度上简化了属性约简过程。     

基于属性桶的约简算法

基于粗糙集理论的属性约简算法是机器学习和数据挖掘领域的研究热点之一.粗糙集理论是一种新型的处理模糊和不确定信息的数学工具,在保证分类能力不变的前提下,通过知识的约简导出概念的分类规则.文中提出了一种基于属性桶的约简算法,其约简过程类似基于属性频度函数的约简算法.该算法首先构造一组与决策表决策属性个数相同的属性桶,不同的属性桶划分了不同长度的区分矩阵项,避免了约简前的排序过程.通过构造属性桶时对核属性进行特殊处理,在一定程度上简化了属性约简过程.     

一种基于区分度矩阵的属性约简及规则提取算法

在RoughSet理论中属性最小约简及规则提取是NP-hard的。通过研究Rough Set理论中属性约简和值约简问题,提出了区分度矩阵的概念,同时利用矩阵中属性区分度的信息,提出了一种获取属性约简及规则提取的简化算法。实验结果表明,该算法是正确、有效、可行的。     

智能决策中的模糊近似

信息表通过目标集合来描述，目标通过条件属性和决策属性进行描述，在对这样的信息表分析处理过程中，粗糙集理论是一个非常有用的工具，粗糙集合理论的主要观点就是知识的上下近似，在实际中，条件属性和决策属性的概念通常是模糊的，而且可以利用模糊集合来说明，提出了基于模糊集合和粗糙集结合的一种新方法，对包含度进行了定义，给出了截近似和综合函数的概念，应用这些概念并结合具体例子讨论了条件属性和决策属性之间的关系，为决策过程中对条件属性权值的指定提供了理论基础。     

考虑关联性与优先关系的区间犹豫模糊图决策

区间犹豫模糊集是区间数和犹豫模糊集的推广,通常用以描述不确定信息具备的不完备性与犹豫性.近年来,区间犹豫模糊多属性决策问题受到了学者们的广泛关注.针对属性间同时具有关联性与优先关系的区间犹豫模糊多属性决策问题,利用模糊图可通过顶点间的边表示属性间关联性的优势,研究基于区间犹豫模糊图的多属性决策方法.首先从定义、运算规则及映射关系的角度建立区间犹豫模糊图的相关概念.在此基础上,提出考虑关联性与优先关系的区间犹豫模糊图多属性决策方法.最后用实例及对比性分析阐述所提多属性决策方法的可行性与有效性.结果表明:相较于经典区间犹豫模糊多属性决策方法,所提方法能够合理求解属性间同时具有关联性与优先关系的区间犹豫模糊多属性决策问题.     

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。     

基于新直觉模糊相似度的聚类方法

针对现有直觉模糊聚类方法大都未考虑属性(指标)权重,计算过于复杂且计算结果为实数的问题,提出一种基于新直觉模糊相似度的聚类方法,计算结果为直觉模糊数,运用直觉模糊熵得到属性权重,构造了一种考虑属性权重的直觉模糊相似度公式,得到直觉模糊相似矩阵,设计了风险参数,决策者根据自己风险偏好选择风险参数进行聚类.最后通过算例验证了所提出方法的可行性和合理性.     

一种基于粗糙2模糊集集成模型的决策分析方法

针对信息系统为连续属性的情况，提出一种将粗糙集与模糊集相结合来获取决策规则的方法，这种基于粗糙—模糊集集成模型求取决策规则的方法通过一个模糊隶属函数将连续属性值表示成模糊值，从而避免了连续属性的离散化问题，同时给出了连续属性值转换成模糊值的表示形式，提出了模糊相似关系和模糊相似类的概念，给出了粗糙—模糊近似空间的下、上近似及其性质以及模糊相似关系下属性约简的方法，最后以自修复飞行控制系统的效能评估为例，给出了自修复效能评估的决策规则。     

一种基于模糊熵的模糊分类算法

在模糊ID3算法中,用模糊分类熵选择扩展属性,以自顶向下的方式递归地构建模糊决策树,对数据进行分类。提出了一种基于属性模糊熵的模糊分类算法,不同于模糊ID3算法,模糊条件属性的模糊熵作为权值用来对相对模糊频率进行加权,综合考虑各个模糊条件属性对分类的贡献。实例分析和实验结果表明了这一算法的有效性。     

Pythagorean犹豫模糊交叉熵的多属性决策方法

针对决策信息为Pythagorean犹豫模糊数的多属性群决策问题,提出一种基于Pythagorean犹豫模糊交叉熵的多属性群决策方法。引入Pythagorean犹豫模糊交叉熵的概念。以Pythagorean犹豫模糊交叉熵作为决策信息差异程度的度量,提出专家权重和属性权重的确定模型。提出一种基于Pythagorean犹豫模糊熵的TOPSIS方法,并通过光伏电站选址案例说明了该方法的可行性和有效性。     

基于指数型模糊数的多属性决策模型及其应用

针对模糊多属性决策问题,给出一种基于指数型模糊数的多属性决策模型。一方面,通过定义指数型模糊数的期望,以实现属性权重向量的解模糊化处理;另一方面,根据三元区间数理论和指数型模糊数的截集信息,定义指数型模糊数上一种新的距离度量,以计算各备选方案与正、负理想方案之间的距离。根据模糊理想点思想,基于指数型模糊数的期望和距离的定义,给出一种指数型模糊数上的Topsis多属性决策方法。将该模型应用于一个具体实例,其结果证实了该方法的有效性。     

Fuzzy multi attribute group decision making method to achieve consensus under the consideration of degrees of confidence of experts’ opinions

The aim of this paper is to introduce a fuzzy multi attribute group decision making technique considering the degrees of confidence of experts’ opinions. In the process of decision making, each expert provides his/her evaluation over the alternatives depending on a finite set of attributes and constructs an individual fuzzy decision matrix. The proposed technique establishes an iterative process to aggregate the fuzzy information, given by individual expert, into group consensus opinion by using the fuzzy similarity measure. Then, based on group consensus opinion, the proposed approach utilizes the fuzzy similarity measure to find out the most desirable alternative through approximate reasoning. The proposed decision making technique is more flexible due to the fact that it considers the degrees of confidence of experts’ opinions. Finally an example has been shown to highlight the proposed methodology.