基于多代价的决策粗糙集属性约简

摘要：

与经典粗糙集相比,传统的决策粗糙集将代价考虑在内,利用代价矩阵生成一对阈值.但决策粗糙集不具备经典粗糙集的单调性,这为粗糙集的属性约简带来了新的挑战.传统的决策粗糙集中的代价矩阵只有一个,没有考虑到代价的变化性.首先介绍了多代价决策粗糙集下的悲观决策规则和乐观决策规则的定义,利用多个代价矩阵来生成阈值,并将其用于属性约简中.在属性约简中,从单独的决策类出发而不是基于全部的决策类提出了启发式的Local属性约简方法,且从相关实验结果中可以得到,相对于基于全部的决策类的属性约简,Local属性约简在乐观条件下比在悲观条件下能获得更多的正域规则.

关键词：决策粗糙集、多代价、三支决策

所属期刊栏目：44

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金61572242,61272419,61305058,61373062;江苏省青蓝工程人才项目,中国博士后科学基金2014M550293

在线出版日期：2017-10-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：67-69,92