Rough集综合评价矩阵及其在风险决策中的应用

综合评价就是对多种因素所影响的事物或现象做出总的评价,即对评价对象的全体,根据所给的条件,给每个对象赋予一个非负实数——评价指标,再据此排序择优．根据Rough集和Bayes理论中的决策规则的确定性因子的涵义及其功能,本文提出了决策规则的条件属性确定性因子的概念,再利用条件属性的综合权重建立了Rough集综合评价矩阵,在风险决策时可以给决策者提供一定的决策依据．     

偏序决策表的数据分析与决策规则挖掘--Rough集理论的应用

1引言 Rough集理论是一种新型的处理模糊和不确定知识的数学工具.自1982年由波兰科学家Pawlak教授首次提出后[1],20世纪90年代至今无论在Rough集理论体系完善还是实际应用方面都有了很大的发展.Yao.Y.[2,3],S1owluski[4]等文献在经典Rough集理论的等价关系模型基础上提出了一些非等价关系模型.     

Rough集方法在个人投资分析中的应用

随着我国经济不断发展,个人手中的闲置资金越来越多,传统的投资方式已经不能满足个人投资者的需要.现在可供个人选择的投资方式较多,许多投资者无法选择适合自身的投资方式从而造成了巨大的损失.本文使用基于Rough集方法和Bayes决策理论,计算出影响投资的关键因素和风险系数,使得投资者根据影响因子和风险系数选择投资方式,对个人投资者有一定的参考价值.