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数据库中挖掘决策偏好信息的粗糙集方法研究 被引量:11
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作者 程岩 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2003年第6期14-16,共3页
获取决策者的决策偏好信息是多属性决策问题的关键所在,这种偏好信息往往隐藏在大量历史数据中。数据挖掘技术是知识自动获取的一个重要手段。该文基于粗糙集理论提出了一个自动发现决策偏好信息的算法,利用该算法挖掘出的偏好信息采... 获取决策者的决策偏好信息是多属性决策问题的关键所在,这种偏好信息往往隐藏在大量历史数据中。数据挖掘技术是知识自动获取的一个重要手段。该文基于粗糙集理论提出了一个自动发现决策偏好信息的算法,利用该算法挖掘出的偏好信息采用if …then 规则的形式,因此更容易被决策者所理解。 展开更多
关键词 数据挖掘 多属性决策 粗糙集 决策偏好信息 数据库
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CPS框架下基于决策者偏好信息的NPS-CSS算法
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作者 陈琳 孟婷婷 《鞍钢技术》 CAS 2017年第2期32-36,共5页
在研究钢铁企业面临的最优化问题中,提出了一种新的针对多目标优化问题的求解算法——基于决策者偏好信息的NPS-CSS算法,同时结合鞍钢球团在链篦机-回转窑的预热、焙烧过程,对该算法的实用性和高效性进行了验证。为解决多目标优化问题... 在研究钢铁企业面临的最优化问题中,提出了一种新的针对多目标优化问题的求解算法——基于决策者偏好信息的NPS-CSS算法,同时结合鞍钢球团在链篦机-回转窑的预热、焙烧过程,对该算法的实用性和高效性进行了验证。为解决多目标优化问题提供了一种可行性方案,具有较强的有效性和实用性。 展开更多
关键词 工业4.0 多目标优化 决策偏好信息 NPS-CSS 模糊偏好排序
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数据挖掘技术在交通事故分析中的应用 被引量:12
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作者 董立岩 刘光远 +2 位作者 苑森淼 李永丽 吴志辉 《吉林大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2006年第6期951-955,共5页
结合关联规则与粗糙集的思想,提出了基于偏好信息的决策规则约简算法,并将该算法应用于长春市历年的道路交通事故数据分析中,从而找出交通事故发生的潜在规律.
关键词 数据挖掘 粗糙集 关联规则 决策偏好信息
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Two-Stage Interactive Multi-Objective Decision-Making Method Based on the Satisfactoriness Criterion
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作者 蒋尚华 江孝感 徐南荣 《Journal of Southeast University(English Edition)》 EI CAS 1998年第2期93-100,共8页
In this paper, for multi objective decision making, the defects on the commonly used interactive methods based on the satisfactoriness criterion is studied. Then a class of two stage interactive method based on the... In this paper, for multi objective decision making, the defects on the commonly used interactive methods based on the satisfactoriness criterion is studied. Then a class of two stage interactive method based on the satisfactoriness criterion is proposed for improvement with the satisfactoriness criterion being determined through the collection of the decision makers preference information. An application example is presented for illustration of applicability of the method. 展开更多
关键词 multi objective decision making satisfactoriness criterion collection of preference information
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CP-nets及其表达能力研究 被引量:17
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作者 刘惊雷 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第3期290-302,共13页
偏好处理是人工智能中的一个重要研究内容,它的4个研究热点是偏好的表示、提取、聚合和推理.条件偏好网(Conditional preference networks,CP-nets)是一种简单直观的偏好表示的图形工具,但很少有工作研究CP-nets的表达能力.本文研究CP-n... 偏好处理是人工智能中的一个重要研究内容,它的4个研究热点是偏好的表示、提取、聚合和推理.条件偏好网(Conditional preference networks,CP-nets)是一种简单直观的偏好表示的图形工具,但很少有工作研究CP-nets的表达能力.本文研究CP-nets的表达能力,详细研究了CP-nets表达偏好的完备性,其上构造的运算复杂度以及适用的场合.首先给出了CP-nets模型上的几个运算,利用改进的Warshall算法求出了二值网的强占优测试在最坏情况下的复杂度为O(4n).其次通过构造CP-nets导出图及其性质的研究,得出CP-nets特别适合不完全信息下的多属性定性偏好决策.当需要处理更完全信息时,可借助于与Agent的交互来完成.虽然我们给出了CP-nets的强占优测试的理论解,但其理论上可解,实际上不可解.为了解决强占优测试的指数级复杂度问题,本文最后给出了一种带有软约束的满足问题(Soft constraint satisfactionproblem,SCSP)的求解方法.它把CP-nets中的定性运算转为约束半环中的定量运算,从而将指数级的复杂度转化为多项式的复杂度,间接提高了部分CP-nets的表达能力.本文所做的工作是对Boutilier和Bistarelli工作的改进和提高. 展开更多
关键词 条件偏好 表达能力 强占优测试 偏好的完备性 改进的Warshall算法 不完全信息下的多属性定性偏好决策 带有软约束的满足问题
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