双向迁移概率PS-粗糙集模型及应用

在粗糙集基础上,既考虑集合X的动态特性,又考虑知识库中的统计信息,构建了概率近似空间上的双向迁移PS-粗糙集模型,讨论了PS-粗糙集的性质及相关定理,证明了PS-粗糙集是S-粗糙集和Z.Pawlak粗糙集的进一步扩展,S-粗糙集和Z.Pawlak粗糙集是PS-粗糙集的特例。与S-粗糙集相比,PS-粗糙集的动态集合X*的近似精度得到相对提高,从而提高了决策精度。通过实例验证了PS-粗糙集的有效性。

基于概率PS-粗糙集的动态三支决策及应用

在实际应用中,集合是动态变化的,包括元素的迁入和迁出.双向概率PS-粗糙集既考虑集合的动态特性,又考虑知识库中统计信息的粗集理论.在深入分析概率PS-粗糙集理论及其性质的基础上提出了基于双向概率PS-粗糙集的动态三支决策模型,以解决集合动态变化下的三支决策问题.首先,根据双向概率PS-粗糙集的上下近似得到概率PS-正域、负域和边界域,给出了双向概率PS-粗糙集的三支决策规则,并分析了三种规则的置信度与错误率的计算方法与性质;其次,定义了决策度量函数与决策损失函数,并基于贝叶斯决策论的最小风险决策规则,给出了参数阈值的计算方法;最后,讨论了此动态模型的决策性质,并通过元素迁入和迁出的实例证明了模型的正确性与可行性.