决策单调约简的启示

摘要：

决策粗糙集模型源于贝叶斯决策准则,利用代价矩阵生成了构建概率粗糙集所需的一对阈值.但决策粗糙集并不具备经典粗糙集理论中常用的单调性,这给研究决策粗糙集的约简问题带来了机遇与挑战.通过考虑决策粗糙近似集是否变化,分析了决策粗糙集的决策保持约简与决策单调约简,并提出了两种不同的属性重要度以求解这两种约简.实验结果表明,相较于决策保持约简,通过决策单调约简,可以获得更多的由下近似与上近似所支持的决策规则,但同时也需付出更大的决策代价,从而揭示了想要得到更多,就必须付出更多的哲学道理.

关键词：决策粗糙集、决策保持约简、决策单调约简

所属期刊栏目：21

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金61100116,61272419,61305058;江苏省自然科学基金BK2011492,BK2012700,BK20130471;高维信息智能感知与系统教育部重点实验室南京理工大学基金30920130122005;江苏省青蓝工程人才计划,人工智能四川省重点实验室开放基金2013RYJ03;江苏省高校自然科学基金13KJB520003,13KJD520008

在线出版日期：2014-11-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：17-25