【摘 要】
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决策粗糙集源于贝叶斯决策准则,利用代价矩阵生成了构建概率粗糙集所需的一对阈值.通过代价对目标事物的近似使得决策粗糙集模型对代价敏感,使决策粗糙集成为一种十分重要的
【机 构】
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江苏科技大学计算机科学与工程学院,人工智能四川省重点实验室,高维信息智能感知与系统教育部重点实验室
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决策粗糙集源于贝叶斯决策准则,利用代价矩阵生成了构建概率粗糙集所需的一对阈值.通过代价对目标事物的近似使得决策粗糙集模型对代价敏感,使决策粗糙集成为一种十分重要的粗糙集方法.然而,大多数的决策粗糙集模型仅使用一个代价矩阵进行描述,来求解完备信息系统中的问题.这种方法并未考虑机器学习和数据挖掘中的一个重要问题,即现实生活中代价本身所具有的多样与变化特性.为解决该问题,首先,通过使用多重代价矩阵将多代价策略引进决策粗糙集;然后,在不完备信息系统中,分别提出了乐观与悲观两种形式的多代价决策粗糙集方法,讨论了这两
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