基于决策能力的属性约简模型

基于决策能力的属性约简模型

论文摘要

信息系统的属性约简是所有粗糙集理论和应用研究的焦点问题之一。常见的属性约简算法有:Pawlak粗糙集模型、信息熵模型、变精度模型等。然而这几种算法都存在一定的缺陷,不利于实际应用。本文从现实问题角度出发,针对实际问题的需要,提出了一种基于决策能力的属性约简模型,并在这种模型下给出了相应的属性重要性的定义。基于决策能力的属性约简模型,是在不降低决策能力的条件下,以决策代价最小为目标,进而求出最优的约简。同时,根据各属性集影响决策能力的高低来定义相应的属性重要性。本文给出决策能力约简模型的满足的一些性质,并通过几个实例说明这种模型的实用性。

论文目录

  • 中文摘要
  • 英文摘要
  • 目录
  • 引言
  • 第1章 绪论
  • 1.1 粗糙集理论
  • 1.2 本文的研究内容
  • 1.3 本文的结构安排
  • 第2章 粗糙集理论的基本概念
  • 第3章 完备信息系统下的属性约简算法
  • 3.1 常见的属性约简算法
  • 3.1.1 Pawlak粗糙集模型
  • 3.1.2 变精度粗糙集模型(VPRS)
  • 3.1.3 信息熵约简
  • 3.2 实例对比
  • 3.3 算法分析
  • 第4章 属性重要性的定义
  • 4.1 代数定义与信息熵定义
  • 4.1.1 代数定义
  • 4.1.2 信息熵定义
  • 4.1.3 两种定义的关系与缺陷
  • 4.2 约简定义
  • 4.3 约简定义的优劣分析
  • 4.4 实例对比
  • 第5章 基于决策能力的属性约简模型
  • 5.1 问题的提出
  • 5.2 基于决策能力的属性约简模型
  • 5.3 实例对比
  • 5.4 模型分析
  • 结语
  • 参考文献
  • 附录
  • 在学期间公开发表论文及著作情况
  • 致谢
  • 相关论文文献

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