不协调决策信息系统的约简

知识约简是粗糙集理论中的一个重要内容,目前大多数研究都集中在协调的决策信息系统上。但现实中存在大量的不协调决策信息系统,针对该类系统的约简研究,将更具有实践意义。定义了决策包含度约简和最大决策包含度约简的概念,讨论了决策包含度约简和最大决策包含度约简的关系,即最大决策包含度约简弱于决策包含度约简,为解决不协调决策信息系统的知识约简问题提供了新方法。

不协调决策信息系统的一种协调化算法

对于条件属性值一致而决策结果不一致的决策信息系统,提出一个根据系统中的不协调规则特点,利用系统中协调规则的信息使该系统变为协调决策信息系统的算法,并通过实例进行验证.

不协调决策信息系统的知识约简及决策规则优化研究

针对不协调决策信息系统的知识约简及决策规则的优化问题,引入分布约简和最大分布约简理论,提出一种基于分布区分对象集的知识约简算法,并得到具体的优化决策规则获取方法。该算法通过求解分布区分对象集和最小析取范式从而得到知识约简集,依据属性约简集挖掘出最优决策规则集。理论分析和实例结果表明该方法的有效性和实用性。

协调决策信息系统中不承诺决策的转化

三支决策是对传统二支决策的推广,它是在原有的二支决策中增加了不承诺决策,为已知条件和最终决策之间增加了一个缓冲,避免了因信息不足时做出承诺型决策所应承担的风险。但是,不承诺决策的效果等同于拒绝决策。首先对形式背景中的离散型变量进行属性约简,进而提取出核心属性,然后利用提取到的核心属性构造决策树,再进一步根据生成的决策树进行规则的提取,最后根据对决策规则的可信度要求,选择最终的决策规则,实现不承诺决策的转化。经过实例验证,证明了模型的正确性和可行性。

基于不协调决策信息系统的规则获取

本文提出了一种新的规则获取方法,首先对单决策不协调信息系统采用最大分布约简法进行知识约简,然后通过决策分辨矩阵和决策矩阵函数来获取决策规则,从而挖掘出不协调决策信息系统中具有可信度的隐规则。最后通过实例验证了该算法的有效性,并且在一定程度上弥补了信息系统知识匮乏的缺陷。