不完备区间值信息系统中的粗集理论

针对不完备区间值信息系统,提出了一种用于分类的偏序关系,并给出了计算这种偏序关系约简的实际操作方法。在不完备区间值决策系统中,根据基于偏序关系的粗糙集模型,引入了上、下近似约简的概念。上、下近似约简是保持所有决策类的下、上近似都不发生变化的最小属性子集,借此获取简化的决策规则。

α优势关系下粗糙集模型的属性约简

不完备序信息系统中现有优势关系存在一些不足,提出了α优势关系的概念;然后在α优势关系的粗糙集模型上,构造了不完备序信息系统以及序决策系统的优势区分矩阵和优势决策区分矩阵。在此基础上设计出了不完备序信息系统以及序决策系统的属性约简算法。此外,对比分析表明了α优势关系既具备了现有优势关系的优点,克服了它们的缺点。实例分析验证了所提出方法的有效性。

不完备序值决策系统中的拓展粗集模型及集对分析

在不完备序值决策系统中,根据容差优势关系进行分类过于宽松,而相似优势关系过于严格,根据这样的解释,提出了基于限制容差优势关系的粗糙集模型。进一步地,在不完备序值决策系统中,引入集对分析方法,提出了基于联系度的优势关系粗糙集模型,并进行了实例分析以说明新提出优势关系的有效性。

基于决策熵的不完备信息系统的知识约简方法

为有效地解决不完备信息系统的知识约简,得到更优的决策规则集,研究了基于容差关系的决策熵在不完备信息系统中能客观反映决策规则的决策能力,提出了一种基于决策熵的不完备知识约简方法。该方法基于决策熵的思想,考虑了决策规则可信度和对象覆盖度,同时引入了容差关系,以决策熵的属性重要性度量为启发信息进行知识约简,最终得到确定的规则集。仿真实验结果表明了该算法的可行性。

基于偏序结构相似度的多准则决策

针对决策者只能提供决策方案的序数偏好信息的多准则决策问题,提出了基于偏序之间相似度的多准则决策方法.该方法运用模糊相似关系确定相似度,通过计算控制指标和被控指标,分别得出方案集的两个预序排列,然后将这两个全预序排列合并成方案集的最后排列.该排列具有更符合现实决策行为的偏序结构.举例说明了该方法的可行性.

基于模糊偏序关系的装备保障点选址多属性决策

针对传统选址方法权重难以合理确定的问题，提出了基于模糊偏序关系的选址多属性决策方法。该方法通过对选址属性值的预处理，建立连续值信息系统，利用模糊偏序关系将其偏序化，形成评估关系模型。最后对偏序关系进行集结，形成全序关系。算例验证了该方法的有效性。将该方法应用到某战区导弹技术保障点选址中去，获取了最佳选址方案，这为装备保障点科学选址提供了一种有效的方法。

不完备序值系统中的粗糙集与模糊粗糙集

以不完备序值信息系统为研究对象,其中不仅包含丢失型未知属性值,而且属性值域为全序集,提出相似优势关系的概念,并在不完备序值决策系统中给出基于相似优势关系的粗糙集模型。在不完备模糊序值决策系统中,给出基于相似优势关系的模糊粗糙集模型,并讨论其相关性质。

偏序相似度在多属性决策问题中的应用

针对决策者只能提供决策方案的序数偏好信息,且属性权重系数不确定的多属性决策问题,提出了一种基于偏序之间相似度的多属性决策方法。该方法运用相似关系确定出相似度,建立了最大控制指标和最小被控制指标模型。通过模型的计算,得出方案集的两个全预序排列,然后将这两个全预序排列合并成方案集的最后排序。该排列具有更符合现实决策行为的偏序结构。最后,举例说明了该方法的可行性。

有限策略集全序解及其生成算法

根据策略之间的两两比较结果,将策略集中的所有策略排出顺序是人们在决策时的一个基本依据。本文提出最小全序解的概念,并分别给出偏序策略集、预序策略集以及任意关系策略集最小全序解的表示及其生成算法。

条件先验概率优势关系粗糙集模型

基于先验概率优势关系的粗糙集模型是对粗糙集理论的重要扩充,然而却有其不足之处。本研究提出的基于条件先验概率优势关系的粗糙集模型是建立在对不完备偏序关系决策系统属性值数据统计的基础上,既考虑到同一属性取值的不同情况又考虑到不同属性之间的关联性,充分利用各种先验信息,因此有效提高了分类精度和分类质量。理论分析和实例计算均证明了该模型的有效性和实用性。

残缺互补判断矩阵次序一致性及排序方法

针对残缺互补判断矩阵次序一致性检验、调整及排序方法存在的问题,采用残缺互补判断矩阵次序一致性及排序的偏序集表示方法.在界定偏序集、模糊互补判断矩阵、残缺互补判断矩阵、截集矩阵等定义基础上,利用偏序关系矩阵的转换关系给出次序一致性的检验定理;证明了残缺互补判断矩阵任意截集矩阵满足传递性和残缺互补判断矩阵完全次序一致性的等价定理;根据上集和下集特征,给出更为简捷的残缺互补判断矩阵排序方法.研究结果表明:与其他方法相比,调整及排序方法赋值有依据、方法简单、易操作,鲁棒性强.

基于偏序关系的随机占优多属性Hasse图分析

随机多属性决策能够有效刻画指标赋值的不确定性,与此同时模型计算的复杂度明显增加。由于方案在指标上的取值为随机变量,任意指标上的方案比较实质为偏序关系而非全序关系的比较。在随机占优关系偏序表达的基础上,得到每个指标对应的Hasse图,之后根据属性权重顺序得到综合Hasse图,进而完成方案的比较与排序。结果表明:随机占优多属性决策结果对应偏序集的Hasse图。Hasse图表达的结果直观且稳健程度高。若能得到方案在各指标上的偏序关系,无需具体数据,便可实现方案的比较,拓展了传统方法的应用范围。实例分析展示了该方法的操作要点和独特之处。

不完备序信息系统下的局部双量化决策粗糙集研究

针对不完备序信息系统,在双量化粗糙集和局部决策粗糙集的基础上,构建了2种局部双量化决策粗糙集(local double relative quantitative decision-theoretic rough set, LDrq-DTRS)模型,探讨了它们的正域、负域、边界域之间的包含关系,以及它们与局部粗糙集之间的内在联系。最后,通过数据实验比较验证了在不同模型参数关系下以上模型间的相关性质。