模糊数决策粗糙集

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第3 9卷 第1 2期 2 0 1 2年1 2月
计 算 机 科 学 C o m u t e r c i e n c e S p
V o l . 3 9N o . 1 2 D e c 2 0 1 2
模糊数决策粗糙集
刘 盾1 李天瑞2 ຫໍສະໝຸດ 德翠11 2 ( ) ) 西南交通大学经济管理学院 成都 6 西南交通大学信息科学与技术学院 成都 6 1 0 0 3 1 1 0 0 3 1 (
摘 要 考虑到实际决策问题中损失函数的不确定性特 征 , 从贝叶斯理论出发, 将模糊数损失函数引入决策粗糙集, 提出模糊数决策粗糙集模型 。 首先 , 讨论在贝叶斯期望风险 最 小 决 策 的 语 义 下 模 糊 数 决 策 粗 集 理 论 基 本 模 型 的 构 建 分析模糊数决策粗集理论的相关数学性质和准则 。 最后 , 通过一个企业信用评估问题来阐明模糊 数 决 策 过程 。 其次 , 粗糙集模型的应用过程 。 关键词 决策粗糙集理论 , 概率粗糙集理论 , 贝叶斯过程 , 模糊数 中图法分类号 T P 1 8, N 9 4 5. 2 5 文献标识码 A
1 5] 。M 糙 集 模 型[ a和 S u n讨论了多论域下的决策粗糙集模 9] 。 刘盾等考虑了损失函数为区间数时的区间值决策粗 糙 型[ 2 6] 。 在属性约简上 , 集模型 [ 现有 研 究 主 要 集 中 于 “ 正 域 约 简”
1 引言
, 决策 粗 糙 集 ( 是上 D e c i s i o n t h e o r e t i c r o u h s e t s D T R S) - g 提出的一 种 重 要 的 粗 糙 集 模 型 , 世纪 9 0 年代初由 Y a o . Y. Y. 其最大特点是引入贝叶斯理论, 利用损失函数来度量实际决 策问题中的风险 。 它不仅考虑了概率粗糙集对模型容错能 力 而且讨论了在贝叶斯期望风险最小的决 和分类错误的刻画, 策语义下 , 两个阈值 参 数 的 自 动 获 取 过 程 。 决 策 粗 糙 集 的 提 出为粗糙集理论和决策理论的融合建立起一座桥梁 。 现有文献对于决策 粗 糙 集 的 研 究 主 要 集 中 在 模 型 、 属性 约简 和 应 用 3 个 方 面。在 模 型 上, A b d E l o n s e f和 K i l a n -M y 将基本模型中的等价关系扩展到了广义二元关系, 提出了一
, A b s t r a c t c o n s i d e r i n t h e u n c e r t a i n c h a r a c t e r i n r a c t i c a l d e c i s i o n r o c e d u r e t h e f u z z l o s s f u n c t i o n s w e r e i n d u c e d t o B y g p p y ) d e c i s i o n t h e o r e t i c r o u h s e t t h e o r D T R S b a s e d o n t h e B a e s i a n B d e c i s i o n t h e o r . W i t h r e s e c t t o t h e m i n i m u m B a e - - g y( y y p y ) s i a n e x e c t e d r i s k, a m o d e l o f f u z z d e c i s i o n t h e o r e t i c r o u h s e t t h e o r F D T R S w a s b u i l t . T h e c o r r e s o n d i n r o o s i - - p y g y( p g p p t i o n s a n d c r i t e r i a o f f u z z d e c i s i o n t h e o r e t i c r o u h s e t t h e o r w e r e a l s o a n a l z e d . A n e x a m l e o f e n t e r r i s e c r e d i t a s s e s s - - y g y y p p m e n t w a s t o i l l u m i n a t e t h e m o d e l i n a l i c a t i o n s . i v e n r o o s e d p p g p p , , , K e w o r d s e c i s i o n t h e o r e t i c r o u h s e t t h e o r P r o b a b i l i s t i c r o u h s e t t h e o r B a e s i a n d e c i s i o n F u z z n u m- r o c e d u r e D - g y g y y y p y b e r
F u z z D e c i s i o n t h e o r e t i c R o u h S e t s - y g
1 2 1 L I U D u n I T i a n r u i I ANG D e c u i L - L - 1 ( , , ) D e a r t m e n t o f E c o n o m i c s a n d M a n a e m e n t S o u t h w e s t J i a o t o n U n i v e r s i t C h e n d u 6 1 0 0 3 1, C h i n a p g g y g 2 ( , , ) D e a r t m e n t o f I n f o r m a t i o n S c i e n c e a n d T e c h n o l o S o u t h w e s t J i a o t o n U n i v e r s i t C h e n d u 6 1 0 0 3 1, C h i n a p g y g y g
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