【摘 要】
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在现实决策中，代价敏感问题是影响人类决策的重要因素之一，许多研究者致力于降低决策的代价。现阶段，在粗糙集领域中，研究者多基于DTRS模型且仅考虑某一种代价，不够全面。针对以上
【机 构】
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山西大学计算机与信息技术学院,山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室
【基金项目】
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本文受国家自然科学基金资助项目（61672331,61632011,61573231,61432011,61603229），山西省自然科学基金项目(201601D021076)资助
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在现实决策中，代价敏感问题是影响人类决策的重要因素之一，许多研究者致力于降低决策的代价。现阶段，在粗糙集领域中，研究者多基于DTRS模型且仅考虑某一种代价，不够全面。针对以上问题，利用序贯三支决策模型对两种代价的敏感性，通过多层次粒结构可以有效降低决策总代价，且能够更好地模拟人类动态渐进的决策过程。在序贯三支决策模型的基础上，构造了多层次粒结构；将各个属性的测试代价与其分类能力相关联，从信息熵的角度为其设置测试代价；与此同时，将属性约简与序贯三支决策相结合，利用基于代价最小准则的属性约简去除冗余属性及不相
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