基于加权代价的决策粗糙集模型

摘要：

经典决策粗糙集模型仅仅依据单个代价矩阵进行风险决策,没有考虑到风险代价的多样性和复杂性.为了弥补现有模型的不足,首先,从加权投票机制的角度引入基于多重代价融合的风险分析方法,提出一种基于加权代价的决策粗糙集方法.然后,研究基于加权代价的决策粗糙集模型与其他模型的性质和关系,分析它们之间的度量和代价关系.最后,通过UCI数据集验证该方法的有效性和鲁棒性.

关键词：决策粗糙集、多重代价、权重、度量

所属期刊栏目：44

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金61503407

在线出版日期：2018-04-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：239-244