基于“不可区分-相似-优势”关系的定序分类模型

经典粗糙集方法的优点在于能够通过不可区分关系来获取知识,但其不足之处在于不能够处理定性属性、定量属性以及准则属性同时出现的定序分类问题。为此,本文对经典粗糙集进行扩展并提出了一个新的决策分析方法,该方法采用"不可区分-相似-优势"关系来代替经典粗糙集中的不可区分关系以获取知识的粗糙近似,从而不但能够解决上述定序分类问题,而且还能处理决策表中可能存在的不一致现象。实例验证了该方法的有效性与优越性。

一种多属性和准则定序分类模型

针对经典粗糙集理论在解决定性属性、定量属性以及准则属性同时出现的定序分类问题时能力较弱的这种情况,对经典粗糙集理论进行扩展,并给出了一个基于扩展粗糙集的决策分析方法.该方法使用"不可区分-相似-优势"关系来代替经典粗糙集理论中的不可区分关系来获取知识的粗糙近似.实例验证表明该方法不但能够解决上述问题而且还能处理决策表中可能存在的不一致现象,具有较好的有效性与优越性.