偏好多属性决策表概率决策的扩展粗糙集方法

发布时间：2018-11-23 08:23

【摘要】：通过用优势关系代替不可分辨关系,并设定置信阈值,α提出了一种可以从偏好多属性决策表中发现偏好概率规则集的扩展粗糙集模型。该方法可以处理偏好多属性决策表中可能的不相容性,获取由偏好对象组成的偏好概率决策规则,设计了相应的算法。研究结果表明:由该方法获取的最小偏好概率规则集,使用的条件数量较少,且导出规则的数量较少、较强。
[Abstract]:By replacing the indiscernibility relation with the dominance relation and setting the confidence threshold, a new extended rough set model is proposed, which can find the preference probability rule set from the preference multi-attribute decision table. This method can deal with the possible inconsistency in the preference multi-attribute decision table, obtain the preference probability decision rules composed of preference objects, and design the corresponding algorithm. The results show that the minimum preference probability rule set obtained by this method uses less conditions and the number of derived rules is less and stronger.
【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(70473037)资助项目 江苏省自然科学基金(BK2003211)资助项目 南京航空航天大学特聘教授和创新群体科研基金(1009-26001)资助项目。
【分类号】：C934

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本文编号：2350907