【摘 要】
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信息系统是一个含有对象和属性(条件属性和决策属性)关系的数据库.针对不协调决策表中的不协调决策规则,定义不协调决策规则对.首先利用包含度筛选含有不协调决策规则对的等
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信息系统是一个含有对象和属性(条件属性和决策属性)关系的数据库.针对不协调决策表中的不协调决策规则,定义不协调决策规则对.首先利用包含度筛选含有不协调决策规则对的等价类,然后由辨识矩阵提取不协调决策规则对,并计算其数目;也可以根据广义决策分布函数的分量直接计算不协调决策规则对的数目,进而计算出不协调决策表的不协调度.最后研究约简前后不协调决策表的不协调度之间的关系.证据理论运用mass函数(概率分配函数)、信任函数和似然函数处理不确定问题.经典粗糙集和证据理论有着密切关系:对偶的非数值型的上下近似算子对应于对偶的数值型信任函数和似然函数,所以经典粗糙集中的属性约简可利用信任函数和似然函数描述.在此基础上首先提出一种具有数值特征的基于证据理论的属性约简算法,然后分析用此约简算法得到的不协调决策表的不协调度的变化情况.多粒度粗糙集是将经典粗糙集中的单个不可辨识二元关系扩充到多个不可辨识二元关系得到的.经典粗糙集中的属性约简可利用信任函数和似然函数描述,文献中已证明多粒度粗糙集中的属性约简也可利用信任函数和似然函数描述.在此基础上首先给出基于证据理论的数值型多粒度粗糙集属性约简算法.最后研究多粒度不协调决策表的不协调度.
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