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。

杂合灰色聚类与扩展优势粗集的概率决策方法

为了能够由多标准信息表获取最小的知识表达,提出了一种灰色定权聚类与扩展优势粗糙集杂合的方法,杂合方法建立的基本思路为:首先运用灰色定权聚类方法将由不同量纲偏好属性组成的多标准信息表生成多标准决策表,接下来应用扩展优势粗糙集方法进行概率决策分析,并导出偏好概率决策模型.该方法被应用于区域关键技术的评价选择中,获取的偏好概率决策规则可为决策者提供决策参考.