决策代价相关论文
概念认知是将形式概念分析与认知计算相结合的一个新的研究方向.概念认知是对人脑认知学习过程的模拟,从给定的有限的线索中反复学......
决策粗糙集模型是当前粗糙集理论的研究热点.然而目前决策粗糙集中的属性约简大多基于决策代价视角而构建,为了同时兼顾约简结果的......
在目前很多复杂数据处理的方法中,粗糙集理论作为智能信息处理的一种重要方法,对于研究如何通过已有的数学工具来模拟人的思维活动......
属性约简是粗糙集理论的重要研究内容。目前决策粗糙集的属性约简大多基于全局的决策类,并且都是采用单一的约简准则。针对这一问......
对决策的代价进行分析是公共决策的一个重要环节。要全面分析公共决策的代价,就不仅要分析决策时所发生的有关消耗,而且要分析为了......
模糊决策粗糙集是决策粗糙集理论在模糊集环境下的重要延伸,然而该模型对含噪声的数据不具有很好的容忍性。为此在传统的模糊相似......
信息的不确定性影响着知识发现、大数据分析与决策、复杂系统建模等的深入研究与发展,人们为了更好的在信息不确定情况下做出决策,......
实际应用中存在着大量的数值型数据,然而传统的决策粗糙集只能够处理符号型数据,为了改善这一局限性,本文构造出一种模糊邻域决策......
三支决策理论是处理不确定决策问题的重要理论基础,近年来已成为国内外学者的研究热点.将三支决策与粗糙集相结合,在研究对象属于......
为提高属性约简的实用性能,针对不完备混合型信息系统提出一种不完备混合决策粗糙集模型,构造一种基于特定类的多目标代价敏感属性......
决策粗糙集和多粒度粗糙集是两种重要的数据处理机制。在对多重代价决策粗糙集模型和多粒度粗糙集模型的研究基础上,通过综合考虑......
