基于Rough集理论的风险决策评价方法研究和应用

基于Rough集理论的风险决策评价方法研究和应用

论文摘要

新技术革命的不断推进,产品快速的更新换代,社会需求结构急剧变化,使得社会经济环境变得日趋复杂,经济生活中的不确定因素与日俱增。“管理就是决策”,决策过程实施的情报、设计、抉择三阶段中,决策分析处于中心环节。现实世界中普通存在的不确定性是风险产生的根源,风险决策分析是决策理论研究的重要领域之一。Rough集理论是20世纪80年代初提出的一种处理不精确、不相容、不完全数据的新型数学工具,它为KDD中处理复杂系统提供了一种有效的方法。近年来,国内外有很多学者对Rough集理论进行研究,但是将Rou曲集理论应用于风险决策评价中的却很少,所以本文在研究Rough集理论的基础上,将Rough集理论应用于风险决策评价中,这一研究具有较重要的理论和实际意义。本文的主要研究工作如下: 首先,本文回顾了Rough集的基本理论、决策信息系统和Rough集模型的扩展。 其次,对基于Rough集理论的Bayes方法进行了进一步的研究,并将其应用于风险决策评价中。 最后,介绍了常用的几种风险决策评价方法,详细介绍了基于Rough集理论和模糊评价理论的Rough集综合评价矩阵的构造过程以及应用。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 引言
  • 第一章 ROUGH集基本理论
  • 1.1 ROUGH集提出的背景
  • 1.2 ROUGH集及其应用的现状
  • 1.3 数据约简
  • 1.4 信息系统与决策表
  • 1.5 ROUGH集模型的扩展
  • 第二章 基于ROUGH集理论的BAYES方法
  • 2.1 知识发现和数据挖掘
  • 2.2 基于ROUGH集理论的BAYES方法
  • 2.2.1 主要理论
  • 2.2.2 实例分析
  • 第三章 风险决策评价方法
  • 3.1 常用的风险决策评价方法
  • 3.1.1 风险决策的概念
  • 3.1.2 风险决策评价方法
  • 3.2 模糊综合评价方法
  • 3.2.1 模糊数学的几个相关概念
  • 3.3 ROUGH集综合风险评价方法
  • 3.3.1 Rough集综合评价矩阵的构造
  • 3.3.2 实例分析
  • 第四章 结论
  • 参考文献
  • 附录
  • 致谢
  • 相关论文文献

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