不协调广义多尺度决策系统的尺度组合

针对不协调广义多尺度决策系统的知识获取问题,首先回顾广义多尺度信息系统中尺度组合的概念,给出在不同尺度组合下信息粒的表示及其相互关系.然后进一步定义在不同尺度组合下集合的下、上近似概念,给出近似集的性质.最后讨论不协调广义多尺度决策系统中的最优尺度组合的选择,并使用证据理论中的信任函数和似然函数刻画不协调广义多尺度决策系统中的最优尺度组合特征.

广义多尺度决策系统的局部最优粒度选择

在实际应用中,人们常常选择比较合适的粒度层次来解决相应的问题。在经典的多尺度决策系统和粒度层次构造过程中,属性取值常由人工选择某些固定粒度层次。本文针对广义多尺度决策系统,由属性取值的尺度组合来构造粒度层次,进而研究局部最优粒度的选择问题。首先,介绍了广义多尺度决策系统的概念。然后,在协调的广义多尺度决策系统中定义了最优粒度和局部最优粒度,并给出了基于属性组合的最优粒度与局部最优粒度的选择算法。最后,在不协调的广义多尺度决策系统中引入了广义决策,定义了广义决策最优粒度和广义决策局部最优粒度,并给出了基于广义决策最优粒度与广义决策局部最优粒度选择算法。