不完备偏好决策系统中一种扩展优势关系模型

针对含有大量偏好信息的不完备信息系统,提出一种基于β-先验概率优势关系的粗集模型。首先给出β-先验概率优势关系模型的定义,其次讨论了新模型的一些相关性质及其近似分类质量。β-先验概率优势关系模型具有一定的容错能力,通过设置参数值来提高对数据预测、分类的合理性,从而达到与主观认知相一致的分类效果。实例分析进一步验证了新模型的优越性。

双向S-变精度优粗集模型及其应用

针对S-粗集模型及其现有扩展模型不能有效处理具有动态特性的偏好信息系统这一缺陷,本文提出了一种双向S-变精度优粗集模型,并给出了该模型的一些性质。新模型具有一定的抗数据干扰能力,从而可在动态偏好信息决策系统中获得更加合理的分类;最后给出一个应用实例,验证了新模型的有效性。