不完备决策系统中发现偏好概率规则的粗糙集方法

发布时间：2018-03-04 01:29

  本文选题：不完全信息　切入点：多属性决策　出处：《科技进步与对策》2007年10期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：为了从有偏好信息但信息不完全的多属性决策系统中获取概率决策规则,提出一种新的不完全信息的多属性粗糙决策分析方法。首先,提出扩展优势关系下相容度的概念;其次,基于相容度给出知识的粗糙近似,并证明了粗糙近似的基本性质;再次,给出粗糙近似的分类质量与β-约简的概念,并从不完全信息的偏好决策系统中导出概率决策规则;最后,通过一个实例说明新方法的可行性和有效性。
[Abstract]:In order to obtain probabilistic decision rules from multi-attribute decision making systems with preference information but incomplete information, a new method of multi-attribute rough decision analysis with incomplete information is proposed. Firstly, the concept of compatibility degree under extended dominance relationship is proposed. Secondly, the rough approximation of knowledge is given based on the degree of compatibility, and the basic properties of rough approximation are proved. Thirdly, the concepts of classification quality and 尾-reduction of rough approximation are given. The probabilistic decision rules are derived from the preference decision system with incomplete information. Finally, an example is given to illustrate the feasibility and effectiveness of the new method.
【作者单位】： 南京航空航天大学经济与管理学院 南京航空航天大学经济与管理学院
【基金】：国家自然科学基金项目(70473037) 江苏省自然科学基金重点项目(BK2003211)
【分类号】：C934

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1563576