导读:本文包含了扩展优势关系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,优势关系,变精度粗糙集,正域逼近
扩展优势关系论文文献综述
靳永飞[1]（2017）在《优势关系粗糙集的扩展模型及快速约简方法》一文中研究指出在基于优势关系的粗糙集理论中,优势关系要求“对象x优于y当且仅当对象x在每个属性上均优于对象y”。当属性个数较多时,这种优势关系的定义会导致对象的优势集偏小,影响到规则的提取和决策结果。此外,为了从复杂的基于优势关系的信息系统中获取简洁的规则,就必须对系统进行知识约简。因此有必要对优势关系粗糙集建立扩展模型以及进行相应的快速约简方法的研究。我们的主要工作如下:一方面,为了放松原始优势关系的定义,我们采用引入参数的方法扩展了传统优势关系的概念,即认为“如果一个对象x在‘大多数’属性上优于另一个对象y,则称x优于y”。在此基础上,我们进一步给出了扩展后的优势集和近似集的概念,并结合变精度的思想建立了扩展优势关系下的变精度粗糙集模型。由于能够从数据中提取更多有用的信息,该模型相比传统的优势关系粗糙集模型,表现出更好的分类精度。另一方面,在多准则分类问题中,考虑条件属性是有序的而决策属性是符号值的情况。我们在这样的信息系统上进行研究。针对优势关系粗糙集模型的约简效率低的问题,我们引入“Positive approximation”的思想,给出了新的正域逼近、属性重要度的定义和相应的理论结果。在此基础上,针对正域约简、相容约简、分布约简和最大分布约简,提出了相应的快速属性约简方法,使得搜索空间在约简过程中逐渐缩小。最后在UCI数据集上的实验表明,该方法在与相应原始方法保持相同约简集的情况下,明显减少了时间耗费,提高了约简效率。(本文来源于《河北大学》期刊2017-06-01）
李艳,靳永飞,马红艳[2]（2016）在《扩展优势关系下的变精度粗糙集模型》一文中研究指出基于优势关系的变精度粗糙集模型将传统粗糙集中的等价关系扩展为优势关系,并结合变精度的思想来定义相关概念,从而可以处理具有偏好关系的信息并具有一定的容错能力。然而,传统优势关系的定义仍然过于严格,只有当一个对象x的每个属性值都优于另一个对象y时,该对象x才优于y。当属性个数较多时,这种优势关系的定义会导致对象的优势集偏小,影响到规则的提取和决策结果。为了解决这一问题,通过引入参数的方法扩展了传统优势关系的定义,并在此基础上进一步给出了扩展后的优势集和近似集的概念,建立了扩展优势关系下的变精度粗糙集模型,采用覆盖率和测试精度作为模型的评估指标。最后给出算例,并在UCI数据集上进行大量的实验将所提模型与传统优势关系下的变精度粗糙集模型进行比较。(本文来源于《计算机科学》期刊2016年09期）
陶志,胡树芹[3]（2015）在《不完备偏好决策系统中一种扩展优势关系模型》一文中研究指出针对含有大量偏好信息的不完备信息系统,提出一种基于β-先验概率优势关系的粗集模型。首先给出β-先验概率优势关系模型的定义,其次讨论了新模型的一些相关性质及其近似分类质量。β-先验概率优势关系模型具有一定的容错能力,通过设置参数值来提高对数据预测、分类的合理性,从而达到与主观认知相一致的分类效果。实例分析进一步验证了新模型的优越性。(本文来源于《中国民航大学学报》期刊2015年04期）
侯佳佳[4]（2015）在《扩展优势关系下变精度粗糙集的增量方法》一文中研究指出基于优势关系的粗糙集将传统粗糙集中的等价关系扩展为优势关系,从而可以处理属性具有偏好关系的信息。然而,这里的优势关系要求一个对象x的每个属性值均优于另一对象y,才能称x优于y。在对象的属性较多时,这样的优势关系很难得到满足。为了解决这一问题,本文通过引入参数定义了扩展优势关系,只要一个对象的多数属性值优于另一对象,则该对象就优于另一对象。另外,由于Ziarko提出的变精度粗糙集,允许一定程度的错误分类率存在,使模型具有一定的容错性,本文将扩展的优势关系和变精度粗糙集相结合,建立了基于扩展优势关系的变精度粗糙集模型,使得对偏好信息的处理更加灵活。最后,也是本文最重要的工作:考虑到现实问题中收集到的数据信息是动态变化的,针对每次变化重新计算效率低下的问题,我们提出了扩展优势关系下变精度粗糙集模型中近似集的快速更新方法,并给出了相应的理论证明和算法。我们通过算例表明了扩展优势关系粗糙集模型的分类效果;通过11个UCI数据集上的实验结果表明本文给出的近似集更新方法在运行时间、扩展性和参数敏感性方面的有效性。(本文来源于《河北大学》期刊2015-06-01）
武尚,程红福,明晓乐[5]（2014）在《基于优势关系的粗糙集扩展研究》一文中研究指出为了从多视角研究不完备信息系统中的粗糙集方法,论文分析了完备信息系统中的优势关系粗糙集和不完备信息系统中的扩展优势关系粗糙集,并以此为基础在不完备信息系统中提出了另一种扩展优势关系粗糙集。通过对新提出的粗糙集的性质进行分析,证明了其可以获得比扩展优势关系粗糙集更大的下近似和更小的上近似。(本文来源于《计算机与数字工程》期刊2014年06期）
孙兴星[6]（2012）在《基于优势关系的不完备模糊粗糙集模型扩展及应用研究》一文中研究指出粗糙集理论是一种新型的数据分析的工具,可以用来处理不精确、不确定、模糊的、不完备等类型的数据,而且,不需要任何先验信息.现己在数据挖掘,金融管理,故障诊断,医药化工等领域得到了成功的应用.本文针对带有优势关系的不完备模糊信息系统,在研究了现有的两种类型的优势关系的优点缺点的基础上,通过属性值的概率分布原理提出了一种新的全序优势关系,这种优势关系科学地合理地改进了扩展优势关系的近似质量和近似精度,同时也成功地克服了限制优势关系不能对论域中所有对象进行比较的缺点.接着,本文进一步给出了基于全序优势关系的下近似和上近似的表达式,两种相对约简的定义和具体的求取相对约简的方法.最后通过实例说明这种方法的有效性.属性约简是粗糙集研究的核心内容之一,基于区分矩阵的属性约简算法是常用的属性约简方法之一.针对如何求取信息系统的区分矩阵构造的区分函数的极小析取范式问题,本文提出了一种新的基本原理简单,步骤易懂,操作简便的易于编程实现的逐项求取极小析取范式的算法,并通过定理证明了这种方法所获得的一定是极小析取范式.这种方法可以求取信息系统的所有约简.而且,对于对象不断增加的动态信息系统,这种算法也是适用的.最后,通过实例说明了这种方法是正确有效的.提出一个粗糙集扩展模型,最终目的是为了导出决策规则,帮助决策者更好地做出决策.本文针对基于优势关系的不完备模糊信息系统的规则提取问题,首先在分析了目前规则获取方法的基础上,提出了基于全序优势关系的两种类型"at least"和"at most"类型的决策规则.接着,本文进一步讨论了,对所获取的决策规则进行规则简化的问题,即,值约简.最后,通过实例分析表明本文所提出的规则获取及简化的方法是正确有效的.(本文来源于《广西大学》期刊2012-06-01）
骆公志,杨晓江,周德群[7]（2009）在《基于限制扩展优势关系的粗糙决策分析模型》一文中研究指出针对信息不完全的偏好多属性决策问题,给出一种基于拓展粗糙集的决策分析模型。首先提出限制扩展优势关系的概念;然后在限制扩展优势关系下得到知识的粗糙近似,给出分类决策规则。对比分析证明,限制扩展优势关系既保留了扩展优势关系的优点,又在一定程度上克服了扩展优势关系的局限性。最后,通过一个实例验证了所提出的模型对信息不完备决策系统的处理更符合实际情况。(本文来源于《系统管理学报》期刊2009年04期）
毕文杰,陈晓红[8]（2009）在《基于扩展优势关系粗糙集的群体分级决策方法》一文中研究指出针对多个决策者偏好集结的问题,对优势关系粗糙集进行了扩展,提出了多决策者最小偏好组合的概念。在给定一致性标准的情况下,通过求最小偏好组合的下近似,得到群体的偏好。进而,通过实例验证了方法的有效性。(本文来源于《软科学》期刊2009年03期）
胡明礼,刘思峰[9]（2007）在《基于广义扩展优势关系的粗糙决策分析方法》一文中研究指出针对信息不完全的偏好多属性决策问题,给出一种基于拓展粗糙集的决策分析方法.首先提出广义扩展优势关系的概念;然后在广义扩展优势关系下得到知识的粗糙近似,给出分类决策规则.对比分析证明,扩展优势关系和有限扩展优势关系都是广义扩展优势关系的特例.最后通过一个实例验证了所提出方法的可行性和有效性.(本文来源于《控制与决策》期刊2007年12期）
胡明礼,刘思峰[10]（2006）在《基于有限扩展优势关系的粗糙决策分析方法》一文中研究指出针对基于扩展优势关系的粗糙决策分析方法的局限性,本文给出了一种新的基于拓展粗糙集的多属性决策分析方法。首先提出了有限扩展优势关系的概念;其次在有限扩展优势关系下得到知识的粗糙近似,给出了分类决策规则;第叁,通过对比分析,证明了新方法的性能优于现有方法;最后通过一个实例验证新方法的可行性和有效性。(本文来源于《系统工程》期刊2006年04期）
扩展优势关系论文开题报告
（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：
基于优势关系的变精度粗糙集模型将传统粗糙集中的等价关系扩展为优势关系,并结合变精度的思想来定义相关概念,从而可以处理具有偏好关系的信息并具有一定的容错能力。然而,传统优势关系的定义仍然过于严格,只有当一个对象x的每个属性值都优于另一个对象y时,该对象x才优于y。当属性个数较多时,这种优势关系的定义会导致对象的优势集偏小,影响到规则的提取和决策结果。为了解决这一问题,通过引入参数的方法扩展了传统优势关系的定义,并在此基础上进一步给出了扩展后的优势集和近似集的概念,建立了扩展优势关系下的变精度粗糙集模型,采用覆盖率和测试精度作为模型的评估指标。最后给出算例,并在UCI数据集上进行大量的实验将所提模型与传统优势关系下的变精度粗糙集模型进行比较。
（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。
扩展优势关系论文参考文献
[1].靳永飞.优势关系粗糙集的扩展模型及快速约简方法[D].河北大学.2017
[2].李艳,靳永飞,马红艳.扩展优势关系下的变精度粗糙集模型[J].计算机科学.2016
[3].陶志,胡树芹.不完备偏好决策系统中一种扩展优势关系模型[J].中国民航大学学报.2015
[4].侯佳佳.扩展优势关系下变精度粗糙集的增量方法[D].河北大学.2015
[5].武尚,程红福,明晓乐.基于优势关系的粗糙集扩展研究[J].计算机与数字工程.2014
[6].孙兴星.基于优势关系的不完备模糊粗糙集模型扩展及应用研究[D].广西大学.2012
[7].骆公志,杨晓江,周德群.基于限制扩展优势关系的粗糙决策分析模型[J].系统管理学报.2009
[8].毕文杰,陈晓红.基于扩展优势关系粗糙集的群体分级决策方法[J].软科学.2009
[9].胡明礼,刘思峰.基于广义扩展优势关系的粗糙决策分析方法[J].控制与决策.2007
[10].胡明礼,刘思峰.基于有限扩展优势关系的粗糙决策分析方法[J].系统工程.2006