决策区间值信息系统的交互相容关系及属性约简

决策区间值信息系统的处理方法在解决实际问题中具有重要意义。定义了区间的相对包含度概念,进而提出区间的交互相似度、决策区间值信息系统的交互相容关系,从而克服了以往区间值信息系统方法忽略区间的交互关系的不足,提高了分类的准确性;讨论了交互相容关系下决策区间值信息系统的属性约简和相对属性约简,并给出了寻找约简和相对约简的具体操作方法。

决策区间概念格的粗糙控制规则挖掘模型与应用

融合区间概念格的结构特征和粗糙控制规则的实际需求,将一般区间概念格改造为决策区间概念格,并构建基于决策区间概念格的粗糙控制规则挖掘模型,以实现粗糙控制中挖掘成本和控制效率的整体最优。首先,运用粗糙集理论对粗糙控制数据进行预处理,使其转化成布尔型的形式背景表,并构建符合粗糙控制实际的决策区间概念格;其次,构建了决策区间概念格的控制规则挖掘模型,并对冗余规则进行分析判断,形成最终的粗糙控制决策规则库。分析结果表明:模型在提高规则可靠性的前提下,实现了粗糙控制成本与效率的最优化目标;最后,将模型应用到水库调度的决策规则挖掘中,验证了模型的可行性与高效性。

区间值决策表中基于相对优势邻域粒度的属性约简

现实生活中大量数据以区间值形式存在,此时区间值决策表并不是基于等价关系,传统的决策方法并不能解决这一问题.为此,本文在区间值决策表中引入相邻关系、相邻类的定义,进而由相邻类建立了区间决策表的相对优势邻域粒度,拓展了经典决策信息系统的相关方法,并利用相对优势邻域粒度研究了区间决策表属性约简的启发式算法,通过具体案例将得到的属性约简结果与代数约简进行了有效性验证,进一步丰富和完善了信息系统属性约简理论.

区间值决策系统下的最小属性约简

在给定的属性约简目标函数下,决策表中往往存在多个约简。最后的决策规则集直接依赖于所获得的约简。决策规则集的简洁性、可理解性、通用性和精确性因约简的不同而不同,因此期望得到一些最优结果,即长度最短的最小约简。这样可以尽可能多地去除冗余属性,有效地管理决策表的存储空间,并且决策规则集的性能将变得优异。不幸的是,寻找最小约简已被证明是一个NP-难问题(Wong和Ziarko 1985)。当给定决策表时,启发式算法并不总是能得到最小约简。因此本文在区间值决策系统下提出了基于差别矩阵的0-1规划最短约简算法。

基于概率的区间值决策信息系统的不确定性度量

区间相似度是区间值决策信息系统的核心,相关的不确定性度量具有重要意义。针对区间值决策信息系统的不确定性度量问题,采用概率刻画建立改进的区间相似度和信息测量。基于概率的区间相似度,建立δ-区间相似关系;结合粗糙度和条件信息熵,提出δ-粗糙条件信息熵,并证明了条件属性和阈值的双重粒化单调性;数值实验验证了相关度量和单调性的有效性。基于概率的新视角,改进的粗糙条件信息熵不仅能够度量粒度结构分类的不确定性,还能度量上下近似集合分类的不确定性。

区间数直觉模糊多属性决策的联系数新算法

针对区间直觉模糊多属性决策的模糊不确定问题,提出一种基于联系数的区间直觉模糊多属性决策新算法。首先把区间数转换成a+bi型的二元联系数,把区间直觉模糊数转换为a+bi形式的直觉模糊数;再参照三元联系数的势函数概念计算直觉模糊数的直觉模糊势,建立基于直觉模糊势的多属性决策模型,依据模型中的综合加权直觉势大小得出n个方案的初排序,依据模型中的综合加权模糊势做初排序的不确定性分析得到终排序。实例应用结果证实了新算法思路的合理性和结果的有效性。

基于相对知识粒度的区间集决策信息表不确定性度量

区间集决策信息表拓展了经典决策信息表,其粒化结构的不确定性刻画成为重要应用基础。基于区间邻域粒化引入相对知识粒度,进而提出区间集决策信息表的一种新型不确定性度量。利用两对象之间的距离及半径来建立区间邻域粒化系统,证明距离粒化与相似度刻画的条件等价性,获得区间近似粗糙度;把经典相对知识粒度推广为区间相对知识粒度,将其与区间近似粗糙度进行信息融合,提出一种新型不确定性度量并得到了粒化单调性等性质。最后进行了实例验证,结果表明所提度量能够有效表征粒化结构变化所引起的不确定性变化。

基于相交距离可能度的模糊区间数排序方法研究

在决策制定和系统评价领域,模糊区间数因其能够有效表达不确定性而被广泛应用.针对模糊区间数排序在实际应用中的计算繁杂,且在大数据环境下的应用效率受限等问题,本文引入相交距离概念给出模糊区间数的相交距离公式,提出一种新的排序算法,并讨论了该公式的相关性质.通过对比实验,证实了该算法在处理模糊区间数排序问题时的有效性和实用性.

区间值决策系统下最短约简算法的研究

属性约简可以选出保持分类能力不变的属性子集,而最短约简不仅可以选出保持分类能力不变的属性子集,还可以最大程度地删除冗余属性、压缩决策表,选出最优的属性子集。本文在区间值决策系统的数据背景下,分别对针对决策属性的全部决策类和特定决策类构建二进制差别矩阵,结合SRA算法分别提出了基于二进制差别矩阵的最短约简算法和特定类最短约简算法。为了验证算法的有效性,选取8组UCI数据集分别从算法的约简结果长度和约简效率两方面进行对比,实验结果证明了算法的可行性和有效性。

基于区间决策的地下煤矿智能化建设需求分级

为了对地下煤矿智能化建设需求进行准确分析,减轻或避免地下煤矿智能化建设功能过剩或成本过高的情况,以煤矿生产规模、经济效益、开采难度等为评价指标,建立煤矿智能化需求分级,并根据对待评价煤矿自身的需求指标区间确定智能化建设需求等级,进而确定智能化建设内容。经实证分析表明,采用该方法对地下煤矿的智能化建设需求进行分析和分级,能够以经济的建设成本满足地下煤矿智能化建设需要,实现智能化建设的降本增效。

海外油气效益产量决策模型研究及应用

效益最大化是国际石油公司生产经营的永恒主题,油气产量是效益实现的载体,提高效益产量则是海外资产保值增值的必然途径.针对目前国内公司对于海外项目开展提质增效的一系列做法,亟待建立一套能够兼容油价震荡、适应海外项目,并满足不同需求的综合效益产量决策方法,助力海外项目提质增效.针对海外项目不同于国内项目的特点,分析了矿税制、产量分成、服务合同等不同油气项目合同模式下的效益实现特点及策略;并基于国内外调研分析,建立了一套不同效益条件(成本、产量等指标浮动)下的海外项目效益产量评价逻辑框架,以整体边际效益、现金流、利润优化目标为决策点,指导效益配产,实现资产增值保值;在兼顾收益性与风险性的基础上,创建全效益多维度效益产量决策模型并设计求解算法,在满足石油公司的投资、成本等多种约束条件下,考虑产量、利润、风险等多个决策目标,给出海外油气田项目开发的全维度最优决策区间,即帕累托解集.将创建的模型应用于海外油田具体案例,给出一定决策目标下的帕累托效益最优决策区间,并对解集中的每个解进行深度分析比选,提出按不同决策偏好选取不同的对应解,从而满足效益经营决策的客观性及科学性.最后考虑不确定性因素的影响,分情景对方案产量、油价、成本及投资等的不确定性进行分析,取得较好的应用效果,为制定海外油田效益产量优化方案、资产保值增值提供可靠的决策支持.

不协调区间值决策系统的分布约简

知识约简可以保持决策系统中的分类特征不变,是粗糙集理论的重要研究内容之一。分布约简保持约简前后决策系统中各规则的置信度不发生改变。为了给区间值决策系统的论域分类提供合理的度量标准,引入了区间值相似率。通过将Pawlak决策系统中的等价关系扩展到区间值决策系统中的相容关系,提出了区间值决策系统的分布约简目标。针对该目标给出了相应差别矩阵的计算方法,并与现有区间值决策系统的广义决策约简计算方法进行了分析比较。最后,通过人工数据集的实验验证了相关结论的有效性。

不协调区间值决策系统的知识约简

区间值决策系统是传统Pawlak决策系统的扩展,区间值决策系统的知识约简是近年来粗糙集研究领域的热点问题之一.在实际应用中,由于信息本身具有的不确定性与不完备性,区间值决策系统往往以不协调的形式呈现.通过引入区间相似率,给出了区间值决策系统的α-相容关系与对应的上下近似算子;定义了不协调区间值决策系统的确定性规则保持与不确定性规则保持两种知识约简目标,并给出了相应差别矩阵的计算方法;对提出的两种约简与区间值决策系统的广义决策约简之间的关系进行了有效分析.最后,通过实验验证了相关结论的正确性.

连续型物流设施选址的区间决策模型及算法

考虑物流需求的不确定性,以区间数度量不确定性参数及变量,构建多商品、多节点的连续型物流设施选址区间决策模型,通过区间可能度判别区间解的性质与大小,设计问题求解的区间迭代遗传算法。算例测试结果表明,求解结果具有较强的实践可操作性,可以作为物流节点选址决策的参考方法。

优选防空兵作战方案的区间决策模型

在防空兵对空战斗中存在大量的随机因素,因而战斗结局也不能准确预测,给作战方案的选择带来了困难。通过对风险性决策和不确定性决策作了进一步改进,将各自然状态发生概率及在各自然状态下作战方案的效用值都定位在一个区间上,用区间决策的优序法探讨了该问题。

区间数决策在无人机攻防博弈中的应用

针对不确定信息下的无人机攻防博弈问题,建立了基于区间数的无人机攻防博弈模型。将态势信息引入支付区间矩阵,重构了支付区间内点的分布并将其转化为四参数区间数。结合信息论提出了一种基于相对熵的目标分配决策模型,提高了对不同策略的区分度。给出了参数不确定优化问题的求解方法,并使用自适应粒子群算法求解了纳什均衡。仿真结果验证了该方法在无人机攻防博弈中的可行性和有效性。

概率区间型决策中求方案期望值极值的简便算法

给出了一个求概率区间型决策中方案的最大期望值和最小期望值的简便算法 ,证明了该算法的正确性 。

基于区间型多属性决策的油田节能项目优选

节能项目优选是油田节能决策的基础工作。结合节能项目优选的多属性、不确定性和群决策等特征,运用群组层次分析法赋予指标权重,并构建了节能项目优选的区间型不确定多属性决策模型。实例表明,该方法切实可行,操作简便,为节能项目优选提供了新的思路。

区间型决策概念格在质量—库存管理中的应用

概念格是一种用于知识发现和数据挖掘的优良工具,通过区间型概念格模型的建立实现其在质量—库存决策中的应用。具体定义了区间型形式背景及区间型形式概念,构造了区间型决策概念格,并在同态映射的作用下,提出了决策规则的挖掘方法;进一步从企业的质量成本与库存成本间的关系出发,通过概念格可视化的结构图展示了质量—库存成本中各影响因素以及它们间的偏序关系,给出了基于概念格的决策规则提取方法,挖掘出了模型中的隐藏知识,并给出了具体的实现步骤,进而为有效制定质量管理的各项决策提供依据。

基于区间数决策矩阵的评判专家水平的研究

针对群决策中基于区间数决策矩阵形式偏好信息的评判专家水平问题,提出了一种分析方法。首先,给出了有关区间数、专家群体判断区间数决策矩阵的定义及其决策矩阵的规范化方法。通过定义专家给出的决策矩阵中各个元素与综合评价矩阵中对应元素之间的相对偏差,给出了基于区间数决策矩阵形式偏好信息的专家评判水平的分析方法。同时,利用数理统计方法,给出了专家评判水平分类的判别方法。通过一个算例说明给出的分析方法。