基于纠缠关系的变精度优势关系粗糙集模型

针对优势关系粗糙集(Dominance-based Rough Set Approach, DRSA)理论经典模型中,下近似过于严苛和不一致对象对模型的影响问题,提出一种基于纠缠关系的DRSA模型。利用纠缠关系将属性相似、功能近似的对象进行整合,构建复杂的对象实体,其特点是充分考虑了不能进入优势集和劣势集元素对当前样本的影响,同时建立纠缠域区分不同元素对求解下近似的影响,将仅在统计上对求解产生影响但实际联系不紧密的元素排除,从而达到去除该部分包含的不一致对象的目的。

扩展优势关系下的变精度粗糙集模型

基于优势关系的变精度粗糙集模型将传统粗糙集中的等价关系扩展为优势关系,并结合变精度的思想来定义相关概念,从而可以处理具有偏好关系的信息并具有一定的容错能力。然而,传统优势关系的定义仍然过于严格,只有当一个对象x的每个属性值都优于另一个对象y时,该对象x才优于y。当属性个数较多时,这种优势关系的定义会导致对象的优势集偏小,影响到规则的提取和决策结果。为了解决这一问题,通过引入参数的方法扩展了传统优势关系的定义,并在此基础上进一步给出了扩展后的优势集和近似集的概念,建立了扩展优势关系下的变精度粗糙集模型,采用覆盖率和测试精度作为模型的评估指标。最后给出算例,并在UCI数据集上进行大量的实验将所提模型与传统优势关系下的变精度粗糙集模型进行比较。

优势变精度粗糙集在UCAV威胁估计中的应用

针对对象属性包含偏好信息及对象属性数据可能存在噪声或者一定程度的不完整的问题,在对经典粗糙集理论分析的基础上,引入优势变精度粗糙集方法,给出了优势变精度粗糙集算法的具体步骤,并结合UCAV作战特点,将其运用到UCAV威胁估计过程中。建立了基于优势变精度粗糙集方法的UCAV威胁估计决策信息系统,给出了决策系统所包含的条件属性和决策属性,并通过实例进行了分析。由结果可知,该决策方法实现简单,能正确对目标的威胁等级进行估计,且得出的规则以一定置信度给出,保证了规则的一致性,对于包含偏好属性的决策信息系统,该方法可以辨识出规则之间的不相容性。

变精度确定优势关系粗糙决策分析方法及应用

文章以不完备信息决策系统为研究对象,提出了基于确定优势关系的变精度粗糙集方法,并给出该方法的一些性质。新的粗糙决策分析方法能有效地排除噪声因素的干扰,从而可以在不完备信息系统中获得更加合理的决策规则。

多标准决策表中发现概率规则的变精度粗糙集方法

用优势关系代替不可分辨关系 ,本文提出了一种可以从多标准决策表中获取概率规则的扩展变精度粗糙集模型 ,该模型能够处理多标准决策表中可能的不一相容性 ,获取由偏好对象组成的概率决策规则集 ,并导出事例决策系统的偏好模型。研究结果表明 :基于优势关系 ,从多标准决策表中获取的最小概率规则集 ,使用的条件数量较少 ,且导出规则的数量较少。

优势关系集值决策系统中变精度粗集模型

将变精度的思想引入优势值关系的集值决策系统中,构建了一种基于优势值关系的变精度集值决策系统粗糙集模型,并讨论了该模型的性质及阈值β的变化对模型的影响。新模型可以处理存在偏序关系的不确定或不完备信息系统,并具有一定的容错能力。另一方面,通过合理设置参数β可使新模型的分类效果更加符合实际情况以及人在数据处理过程中的直观感受。实例分析进一步验证了相关结论的正确性。

优势关系下区间值决策信息系统一致性度量

针对区间值决策信息系统,引入了一种优势关系。通过定义分级决策类上并中对象的隶属函数,分析了对象的优势类关于该上并集合的协调性,建立了由条件属性诱导下的有序区间值决策信息系统关于决策属性的整体一致性度量方法。通过实例验证了该方法的有效性,从而为研究基于优势关系的区间值决策信息系统协调性提供了一条思路。

不完备信息下群决策粗糙集模型研究

不完备信息下群决策的问题中,如何获取合理的决策规则是一项非常重要的研究内容。文章针对条件属性值存在缺失且具有优劣关系,决策属性值为模糊数的群决策信息系统,构建了基于扩展优势关系下的模糊决策信息系统变精度粗糙集模型,并定义了对象的两种属性约简,通过构造适当的启发式函数,得到了该模型的扩展优势下近似约简算法。

基于优势决策规则的信息系统综合评估

分析信息系统安全模型,提出一种基于变一致优势关系粗糙集(VC-DRSA)决策规则的信息系统综合评估方法。对VC-DRSA决策规则的数据进行归纳分析,结合谨慎性原则与净现值最大原则,实现定性评估和定量评估。仿真实例的结果表明,该方法可以对数据进行科学的分类,提高信息系统的数据挖掘效率。

基于变一致优势粗糙集的作战效能评估与分析

针对目前作战效能评估方法存在主观性较强、可解释性不强等缺陷,提出基于变一致优势粗糙集的作战效能评估方法。在一定的作战想定背景下,基于作战仿真工具EINSTein生成的仿真数据,对该方法产生的一系列规则进行了分析,给出了各个联合类中条件属性的重要性得分定义,对影响作战效能的因素进行了详细分析并提出了合理的建议。最后,通过与支持向量机方法进行对比,实例说明本文提出的方法对效能评估值的预测准确率更高,可解释性更强。

优势-模糊目标VPRSM及其应用

在群决策理论中,如何获取合理的决策规则是一个重要的研究内容。针对条件属性具有优势关系及决策值为模糊数的多决策信息系统,构建了基于优势关系的模糊目标信息系统变精度粗糙集模型,给出了该模型的几种知识约简定义;通过构造适当的启发式函数,得到了该模型的优势下分布约简算法。最后将该模型应用于计算机审计风险评估,得到了较为合理的评估规则。

基于熵和变精度粗糙集的规则不确定性量度

由已知数据中产生的粗糙决策规则往往具有不确定性 ,需要适当的不确定性量度。借鉴变精度粗糙集理论的思想 ,采用基于信息熵的方法构造了两个新的粗糙决策规则不确定性量度函数。它们不仅可以兼顾由划分的粒度引起的规则不确定性的两个方面 ,即不一致性和随机性 ,还考虑了数据中的噪声对规则一致性的影响。因此 ,它们对一类“几乎一致性规则”具有一定的保护作用。通过举例分析 ,说明它们更适于评价从有噪声数据中提取的粗糙决策规则。

高温度及高湿度场叠加的地下铝土矿山全尾砂充填强度规律

为分析高温高湿环境下地下铝土矿全尾砂充填体强度及其变化规律,构建包括温度湿度在内的充填体强度影响指标体系,统计充填体强度及其影响指标的实测值,构建充填体强度变化规律分析的知识系统。考虑到充填体强度影响指标数值大小含有偏好信息及复杂环境导致的充填体强度带有偶然性的特点,将适用于偏好信息分析的优势关系粗糙集和适用于偶然性分析的变精度粗糙集联合,构建变精度优势关系粗糙集模型,以此分析充填体强度的变化发展趋势及与影响因素之间关系,最终生成充填体强度的概率性偏好规则,并提取出支持数高的规则作为规律。实例表明:采用变精度优势关系粗糙集分析温湿环境下的全尾砂充填体强度变化规律将其应用于矿山实际生产后,因全尾砂充填体强度而引发的安全事故减少50%以上,经济损失减少了60%以上,分析结果全面可靠。

基于VC-DRSA的危化品公路运输风险不确定因素分析

在深入探讨危化品在公路运输过程中不确定影响因素的基础上,对危化品公路运输事故历史数据进行了整理,提出采用变一致性优势关系粗糙集理论(VC-DRSA)定量分析危化品运输环境风险不确定因素重要度,进而揭示风险因素与风险之间的因果关系及其不可约简规则,为缓解和预防危化品公路运输风险提供了一定的理论依据.

基于VC-DRSA的信息系统多属性群决策安全评估

以某高校校园网络系统作为评估样本,在建立了信息系统安全属性模型的基础上,提出了基于变一致性优势关系粗糙集(VC-DRSA)的多属性群决策的安全评估方法。该方法将VC-DRSA与层次分析法(AHP)相结合,利用VC-DRSA分类质量的概念挖掘出隐含在数据背后的内在规律,在确定安全属性权重的基础上,对信息系统进行了综合安全评估。实例计算证明,该方法可以有效地解决多属性群决策的"瓶颈"问题,在信息系统安全评估中具有实际意义。