基于粒計算的決策模型與方法研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、模糊數(shù)學、粗糙集和形式概念分析理論分別由美國科學家 Zadeh,波蘭數(shù)學家Pawlak與德國數(shù)學家Wille R.提出的,都是處理生活中信息不確定性問題的有效工具。在本文中運用模糊數(shù)學、粗糙集、形式概念分析等理論工具,分別研究了序信息系統(tǒng)中的多粒度三支決策理論、多粒度軟粗糙集理論、雙量化三支決策理論以及模糊數(shù)據(jù)集中的雙向學習粒計算方法。本文主要創(chuàng)新之處如下:
  1.從粒計算的角度出發(fā),將序信息系統(tǒng)中產生的非概率空間運用劃分轉換函

2、數(shù)轉化成概率近似空間。將劃分函數(shù)運用到序信息系統(tǒng)中的多粒度決策粗糙集中后,構建出三種序信息系統(tǒng)中多粒度決策粗糙集模型。研究了其重要性質,并引入禽流感案例分析了模型的重要性質和決策方法。
  2.從粒計算的角度出發(fā),結合多粒度思想,將軟集理論和粗糙集理論聯(lián)系起來,分別從樂觀的角度和悲觀的角度建立了多粒度軟粗糙集模型,研究了單粒度軟粗糙集、樂觀多粒度軟粗糙集以及悲觀多粒度軟粗糙集之間的性質及其關系,為現(xiàn)實生活提供了又一種決策途徑。

3、r>  3.從粒計算的角度出發(fā),結合三支決策思想,考慮相對量化信息與絕對量化信息,定義了兩種雙量化決策粗糙集模型,并且討論了這兩種模型與Pawlak粗糙集的基本聯(lián)系。然后通過實例研究闡述了所建模型的理論價值和實際應用價值。
  4.從粒計算的角度出發(fā),構建一種模糊數(shù)據(jù)集中的新穎的雙向學習系統(tǒng)。從信息粒的角度討論了對象和它的模糊屬性之間的關系。研究了由任意一個模糊信息粒學習得到必要模糊信息粒,充分模糊信息粒以及充要模糊信息粒的技術手

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