不完备模糊混合决策系统的邻域粗糙集分析方法

摘要：

针对现实中同时具有不完备、模糊、混合属性值域决策系统的约简问题,建立了广义邻域粗糙集模型,提出了未知属性的辨别方法和基于属性重要度的约简算法.采用广义邻域关系度量不可分辨关系,通过邻域粒子逼近论域空间,是非对称相似关系、容差关系和模糊等价关系的广义化,可以直接处理同时含有名义型、数值型、模糊型、丢失型和遗漏型不完备属性的混合决策系统.依据分类一致性假设及广义邻域关系进行未知属性的辨别,讨论了噪声样本和邻域大小对分类精度的影响,给出了约简算法的具体实现.采用HitSHT数据和UCI数据库中2组数据进行了仿真试验,预测精度证明了模型的合理性及约简算法的有效性.

关键词：人工智能、混合决策系统、邻域粗糙集、约简

所属期刊栏目：41

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国防科技预研基金项目9140A17030207HT0150

在线出版日期：2016-05-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：721-727