决策协调度论文-郭庆,张爱萍

决策协调度论文-郭庆,张爱萍

导读:本文包含了决策协调度论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献,主要关键词:粗糙集,直觉模糊决策系统,序关系,变协调度

决策协调度论文文献综述

郭庆,张爱萍[1](2019)在《直觉模糊决策系统的一种变协调度粗糙集模型》一文中研究指出严格序关系下的粗糙集模型在处理不协调直觉模糊决策系统时,下近似集中包含很少的对象,其中可能存在着被遗漏的对象。文章通过引入协调度提出了一种序关系下直觉模糊决策系统的变协调度粗糙集模型,该模型通过调节协调度阈值的大小能够较为有效地处理直觉模糊决策系统中的不协调性,并给出该模型相关的重要性质及其证明,这些性质揭示了所提模型与严格序关系下模型的区别与联系;然后通过引入直觉模糊决策系统的分类质量给出了相对约简的方法,同时给出序决策规则的获取方法及其置信度;最后通过算例验证了该模型的有效性与合理性。(本文来源于《合肥工业大学学报(自然科学版)》期刊2019年06期)

姚晓林[2](2015)在《不协调决策表的不协调度与基于证据理论的约简算法》一文中研究指出信息系统是一个含有对象和属性(条件属性和决策属性)关系的数据库.针对不协调决策表中的不协调决策规则,定义不协调决策规则对.首先利用包含度筛选含有不协调决策规则对的等价类,然后由辨识矩阵提取不协调决策规则对,并计算其数目;也可以根据广义决策分布函数的分量直接计算不协调决策规则对的数目,进而计算出不协调决策表的不协调度.最后研究约简前后不协调决策表的不协调度之间的关系.证据理论运用mass函数(概率分配函数)、信任函数和似然函数处理不确定问题.经典粗糙集和证据理论有着密切关系:对偶的非数值型的上下近似算子对应于对偶的数值型信任函数和似然函数,所以经典粗糙集中的属性约简可利用信任函数和似然函数描述.在此基础上首先提出一种具有数值特征的基于证据理论的属性约简算法,然后分析用此约简算法得到的不协调决策表的不协调度的变化情况.多粒度粗糙集是将经典粗糙集中的单个不可辨识二元关系扩充到多个不可辨识二元关系得到的.经典粗糙集中的属性约简可利用信任函数和似然函数描述,文献中已证明多粒度粗糙集中的属性约简也可利用信任函数和似然函数描述.在此基础上首先给出基于证据理论的数值型多粒度粗糙集属性约简算法.最后研究多粒度不协调决策表的不协调度.(本文来源于《河北师范大学》期刊2015-05-25)

姚晓林,米据生,凌密然[3](2014)在《不协调决策表的不协调度》一文中研究指出针对不协调决策信息系统中的不协调决策规则,定义了不协调决策规则对。对于属性或对象较多的不协调决策表,用辨识矩阵提取不协调决策规则对较为繁琐。首先利用包含度筛选含有不协调决策规则对的等价类,然后由辨识矩阵提取不协调决策规则对,并计算其数目。也可以根据广义决策分布函数的分量直接计算不协调决策规则对的数目。进而计算出不协调决策表的不协调度。最后研究约简前后不协调决策表的不协调度之间的关系。(本文来源于《山东大学学报(理学版)》期刊2014年08期)

毛聪莉,易波[4](2008)在《基于决策协调度的最简决策树生成算法》一文中研究指出在构造决策树的过程中,分离属性的选择方法直接影响着分类效果。采用粗糙集理论中决策协调度为分离属性的标准,提出条件确定度概念,并以此来控制树的增长。实例表明,与基于信息熵的ID3算法相比,该方法无需进行属性约简就可以得到复杂性较低的决策树,且能有效提高分类效果。(本文来源于《计算机工程与设计》期刊2008年05期)

决策协调度论文开题报告

(1)论文研究背景及目的

此处内容要求:

首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景,再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题,并提出你的论文准备的观点或解决方法。

写法范例:

信息系统是一个含有对象和属性(条件属性和决策属性)关系的数据库.针对不协调决策表中的不协调决策规则,定义不协调决策规则对.首先利用包含度筛选含有不协调决策规则对的等价类,然后由辨识矩阵提取不协调决策规则对,并计算其数目;也可以根据广义决策分布函数的分量直接计算不协调决策规则对的数目,进而计算出不协调决策表的不协调度.最后研究约简前后不协调决策表的不协调度之间的关系.证据理论运用mass函数(概率分配函数)、信任函数和似然函数处理不确定问题.经典粗糙集和证据理论有着密切关系:对偶的非数值型的上下近似算子对应于对偶的数值型信任函数和似然函数,所以经典粗糙集中的属性约简可利用信任函数和似然函数描述.在此基础上首先提出一种具有数值特征的基于证据理论的属性约简算法,然后分析用此约简算法得到的不协调决策表的不协调度的变化情况.多粒度粗糙集是将经典粗糙集中的单个不可辨识二元关系扩充到多个不可辨识二元关系得到的.经典粗糙集中的属性约简可利用信任函数和似然函数描述,文献中已证明多粒度粗糙集中的属性约简也可利用信任函数和似然函数描述.在此基础上首先给出基于证据理论的数值型多粒度粗糙集属性约简算法.最后研究多粒度不协调决策表的不协调度.

(2)本文研究方法

调查法:该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。

观察法:用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。

实验法:通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。

文献研究法:通过调查文献来获得资料,从而全面的、正确的了解掌握研究方法。

实证研究法:依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。

定性分析法:对研究对象进行“质”的方面的研究,这个方法需要计算的数据较少。

定量分析法:通过具体的数字,使人们对研究对象的认识进一步精确化。

跨学科研究法:运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。

功能分析法:这是社会科学用来分析社会现象的一种方法,从某一功能出发研究多个方面的影响。

模拟法:通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。

决策协调度论文参考文献

[1].郭庆,张爱萍.直觉模糊决策系统的一种变协调度粗糙集模型[J].合肥工业大学学报(自然科学版).2019

[2].姚晓林.不协调决策表的不协调度与基于证据理论的约简算法[D].河北师范大学.2015

[3].姚晓林,米据生,凌密然.不协调决策表的不协调度[J].山东大学学报(理学版).2014

[4].毛聪莉,易波.基于决策协调度的最简决策树生成算法[J].计算机工程与设计.2008

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