决策粗糙集相关论文
决策粗糙集模型是当前粗糙集理论最为重要的研究分支之一.然而,由于现实环境下数据类型的复杂多样以及数据的动态更新,使得传统的......
考虑到区间二型模糊数在描述高度不确定性信息方面的优势,将区间二型模糊数拓展到决策粗糙集中,提出两种区间二型模糊三支决策方法......
三支决策主要是将一个论域划分成三个两两互不相交的区域,并在这些区域上选定合适的行为策略。决策粗糙集模型是一种典型的三支决......
基于三支决策的重叠社团发现算法(Overlapping Community Detection based Three-Way Decision,OCD-TWD)将社会网络中两个社团之间......
图像分割是图像处理和图像分析中的重要研究内容之一。目前的研究大多集中在处理比较理想、不带噪声的图像，而现实中的图像往往......
基于模糊相似关系的决策粗糙集是经典决策粗糙集的延伸与拓展,为当今的研究热点之一。在实际处理数据时,同一对象的同一属性可能具......
针对现实环境下数据集不断动态变化的特性,提出一种邻域决策粗糙集模型的增量式更新算法。采用由简单到复杂的研究思路,分析了邻域......
模糊集(Fuzzy Sets)和粗糙集(Rough Sets)是数据挖掘中解决不精确性和不确定性问题的有效工具。由于在人们产生大量数据时,数据本......
本文的主要研究工作来源于河南省教育厅重点科技攻关计划项目(No.14A520082)“直觉模糊粗糙蕴涵的构造研究及其在稳定控制系统中的......
由波兰的Pawlak教授提出来的经典粗糙集理论,其是建立在完备信息系统中不可分辨关系之上的,这种分类对数据的完整性和精确性要求很......
聚类分析是智能信息处理、数据挖掘、模式识别等研究方向的重要研究内容之一，在识别数据的内在结构方面具有重要作用。大多数聚类算......
三支决策理论(3WD)由三种决策规则组成,分别是接受决策、拒绝决策和不承诺决策。在传统的二支决策的基础上,三支决策增加了一个不......
粗糙集理论作为一种重要的智能信息处理技术，在知识获取领域得到了广泛应用。经典粗糙集理论的核心概念是上近似集和下近似集，是应用......
粗糙集理论是率先由波兰数学家Pawlak在上世纪末提出的,主要针对的是分析不确定性问题。粗糙集理论中的一个重要的基本概念是属性......
信息系统是一个含有对象和属性关系的数据库,由于数据库的多样性,知识的获取需要依赖数学方法和计算工具.本文主要研究内容是利用......
目前,我国经济高速发展,随之带来的空气污染问题也愈发引起社会的关注。然而,在实际监测工作中,空气污染数据可能存在遗漏和冗余等......
互联网和社交网络的高速发展,为网民互动和发表意见提供了一个广阔的平台,网站评论、博客文章、新闻等大量的文本数据随之而产生。......
经典Pawlak粗糙集理论是处理模糊性及不确定性知识的数学工具,在众多领域受到广泛关注,但是其缺乏一定的容错性,而决策粗糙集模型......
随着网络技术的迅猛发展,电子邮件因为其经济、方便、快捷而得到了快速普及.同时,我们生活在一个多样化的时代,人们思想的独立性、......
企业财务危机预测的研究对企业投资者、所有者、管理者都具有很强的现实意义.在现实中很多现象属于决策粗糙集的三枝决策问题,财务......
对于经典决策粗糙集研究中损失函数的取值,通常是给定一个确切的实数。随着研究对象的复杂性提高,如决策环境的复杂性、不确定性以......
决策粗糙集理论中,三种单调性的代价目标函数被用来评价三支决策的风险.然而,在实际应用中,其中的延迟代价目标函数经常存在着非单......
作为Pawlak粗糙集的扩展,邻域粗糙集能有效地处理数值型的数据。但是,因为沿用了Pawlak粗糙集在构造上下近似集时的包含关系,邻域......
针对营养决策表规则提取中规则矛盾多、覆盖样例冗余多,导致有效规则遗漏的问题,提出概率覆盖决策粗糙集模型.首先,对决策粗糙集相......
决策粗糙集理论是经典粗糙集理论结合贝叶斯理论拓展而来。为在不完备区间值信息系统下研究决策粗糙集理论,首先提出属性相似度的......
粗糙集用于规则归纳时,其正域规则和边界规则这两种不同的分类规则会导致不同的决策序列。这两种分类规则都能够从语法和语义上进......
为了消除或者抑制由不合理先验知识带来的分类不精确问题,提出了一种基于规则提取的阈值自适应方法。以约简结果中属性的数量最小......
通过分析乐观决策粗糙集和悲观决策粗糙集的不足之处,提出一种δ-可变多重代价矩阵的融合规则,进而建立一种可变多重代价决策粗糙......
三支决策是不确定问题求解的重要理论。经典的决策粗糙集模型通过计算三支区域总体决策最小化风险,给出了一种有效的三支决策阈值......
为弥补传统决策粗糙模型要求概念间无交叉且忽略了多重代价矩阵的重要性的不足,文中提出了基于覆盖的加权多重代价决策粗糙集模型......
三支决策是求解动态不确定性问题的有效方法之一。相比传统的二支决策,序贯三支决策方法在信息不充分或证据不足时能有效平衡决策......
提出了一种基于决策粗糙集的面向知识的自动聚类方法。在面向知识的聚类算法中,获取初始聚类结果依赖人工阈值的设置。为此,首先根......
与经典粗糙集相比,传统的决策粗糙集将代价考虑在内,利用代价矩阵生成一对阈值。但决策粗糙集不具备经典粗糙集的单调性,这为粗糙......
三支决策模型和证据理论在概念、信息处理方式上存在着互通互补之处。首先,将证据理论基本概念引入到三支决策中,分析其延迟信任区......
决策粗糙集模型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.但决策粗糙集并不具备经典粗糙集理论中常用......
将决策粗糙集与代价敏感学习相结合，提出了一种基于决策粗糙集的代价敏感分类方法。依据决策粗糙集理论和属性约简方法，对待预测样本......
介绍了决策粗糙集理论，提出了一个基于决策粗糙集理论的通用信息过滤模型，并通过对电子邮件进行过滤，与传统的基于文本内容的信息过滤......
属性约简是粗糙集理论的核心问题,为了获得更多更稳定的最小属性约简,根据决策粗糙集模型将最小属性约简问题转化为决策风险最小化......
针对银行在存货质押业务筛选中缺乏有效方法,将决策粗糙集引入到存货质押业务筛选中,在考虑延迟决策最优投入的情况下,建立了一个......
邮件过滤是当前网络信息安全研究的一个热点。针对传统邮件过滤方法容错能力方面的不足,提出一种基于决策粗糙集模型DTRS(Decision......
在不完备信息系统中,针对用区间值表示一个未知参量时,整个区间内取值机会被认为是均等的,得到的结果可能会产生过大误差的问题,将......
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......
经典的粗糙集理论建立在等价关系基础上,要求过于严格,所以限制了它的实际应用范围.为此,扩展形式的粗糙集模型得到了广泛关注,并......
介绍了决策粗糙集模型,研究了决策粗糙集的近似集和各决策域的计算问题,引入了等价关系矩阵的诱导矩阵和截矩阵等概念来计算决策粗......
分析与比较了经典代数粗糙集与概率粗糙集特点,在此基础上提出了基于决策粗糙集(DTRS)的风险偏好决策模型,根据决策者的不同风险偏......
在多类分类问题的实际应用中,决策者通常希望得到的决策结果是唯一的,即避免出现决策冗余与冲突。因此,借鉴三支决策的思想,通过增......
从三支决策的视角出发，系统地介绍了三支决策与粗糙集理论相融合的理论、方法和应用。考虑到粗糙集理论中的正域、负域和边界域......
经典粗糙集属性约简基本都是保持正域、负域和边界域不变,而决策粗糙集对属性的增减过程不具备单调性,因此不可能同时保持3个区域......
