作為傳統(tǒng)二支決策的擴(kuò)展,三支決策在處理不確定信息的決策問題中起到重要作用。三支決策引入了除接受決策和拒絕決策外的第三種決策,延遲決策。在信息不充分時(shí)做出延遲決策,能在很大程度上降低直接做出接受或拒絕決策帶來的損失。三支決策對三種決策行為給出了合理的語義解釋。其中,劃分到正域中的對象表示做出接受決策,劃分到負(fù)域中的對象表示做出拒絕決策,劃分到邊界域中的對象表示做出延遲決策。傳統(tǒng)的三支決策主要關(guān)注二分類問題。但是,多類分類問題在實(shí)際應(yīng)用中更為常見。例如,在醫(yī)學(xué)診斷過程中,醫(yī)生不僅要診斷患者是否患有某種疾病,還要診斷患者是多類疾病中哪種類型。因此,基于三支決策的多類分類問題引起了學(xué)者的廣泛關(guān)注。然而,基于三支決策處理多類分類問題時(shí),存在兩個(gè)問題:一是,對于海量高維數(shù)據(jù),基于三支決策處理多類分類問題的效率有待提高;二是,基于三支決策處理多類分類問題時(shí),可能存在決策沖突,即對象劃分到多個(gè)決策類的正域中。針對多類分類決策中的兩個(gè)重要問題,本文的具體工作如下所示:（1）針對粗糙集中傳統(tǒng)可辨識矩陣在構(gòu)造過程中存在大量冗余元素的局限性,本文改進(jìn)了構(gòu)造可辨識矩陣的方法,在計(jì)算任意兩個(gè)對象的區(qū)分信息之前,先... 

【文章來源】：安徽大學(xué)安徽省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：94 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

粗糙集基本概念示意圖

第二章粗糙集基本理論17患疾�。蝗绻颊咛卣鞑“Y表現(xiàn)不明顯，則不能立即做出患病或者未患病的決策，而需要進(jìn)一步檢查。圖2.2三支決策主要思想示意圖Fig2.2Schematicdiagramofthemainideasofthethree-waydecisions定義2.21SU,AT,V,f是一個(gè)信息系統(tǒng)，R代表信息系統(tǒng)S上的一個(gè)等價(jià)關(guān)系，XU為論域的U的一個(gè)子集。,為根據(jù)損失函數(shù)計(jì)算得到的目標(biāo)概念X的閾值�；陂撝�,得到的X的正域POSX、邊界域BNDX和負(fù)域NEGX如下：RPOSXxU|PrX|x(2.26)RBNDXxU|PrX|x(2.27)RNEGXxU|PrX|x(2.28)根據(jù)決策閾值,形成的決策規(guī)則如下：(P)條件概率大于等于閾值時(shí)，將對象劃分到正域中，做出接受決策；(B)條件概率小于閾值且大于閾值時(shí)，將對象劃分到邊界域中，做出延遲決策；(N)條件概率小于等于閾值時(shí)，將對象劃分到負(fù)域中，做出拒絕決策。一步的三支決策在眾多領(lǐng)域引起了人們的廣泛關(guān)注[62,63]。然而，僅通過一次三支決策很難對所有對象做出確定性的決策，某些對象需要通過添加更多的信息重新進(jìn)行決策。下面介紹序貫三支決策理論的相關(guān)知識。2.2.2序貫三支決策理論三支決策可以看做序貫三支決策的中間部分。序貫三支決策是一種從粗粒度向細(xì)粒度遞進(jìn)的動態(tài)三支決策。在每一個(gè)粒度層上，當(dāng)現(xiàn)有信息不足以支持做出明確決策時(shí)，先采用延遲決策，等添加更多信息后在下一個(gè)粒度層上再進(jìn)行三支決策。序貫三支決策的提出可以進(jìn)一步解決邊界域中對象的分類問題，擴(kuò)展了三支決策在實(shí)際生活中的應(yīng)用。

安徽大學(xué)碩士學(xué)位論文28(6)對于優(yōu)化可辨識矩陣的第四個(gè)元素項(xiàng)d,e,a,c，因?yàn)閐,ed,e,a,c，所以d,e,a,c對應(yīng)的路徑為d,e。至此，優(yōu)化可辨識矩陣中所有非空元素項(xiàng)都已映射到改進(jìn)的差別信息樹上。其中，改進(jìn)差別信息樹如圖3.1所示。根據(jù)算法3.3的主要思想，屬性約簡的過程如下所示：(1)此時(shí)SListd,e,b。選取SList中第一個(gè)屬性d，通過同名指針鏈刪除含有屬性d的路徑，且REDUREDUd，此時(shí)SList更改為SListe,b；(2)選取SList中第一個(gè)屬性e，通過對同名指針鏈的判斷，不存在含有屬性e的路徑，因此直接從SList刪除e，此時(shí)SListb；(3)選取SList中第一個(gè)屬性b，通過對同名指針鏈的判斷，存在含有屬性b的路徑，因此刪除包含屬性b的路徑，且REDUREDUb,此時(shí)SList=；(4)到此為止，改進(jìn)的差別信息樹只有根節(jié)點(diǎn)，算法結(jié)束。最終的約簡結(jié)果為REDUd,b。圖3.1改進(jìn)的差別信息樹Fig3.1Improvingdiscernibilityinformationtree為驗(yàn)證所提HSDI-tree算法的有效性，本章從UCI機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫中選用了5個(gè)數(shù)據(jù)集(數(shù)據(jù)集的具體信息如表3.5所列)，實(shí)驗(yàn)在MicrosoftWindows7，Inter(R)CoreTMi3-4170CPU@3.70GHz，4.0GB內(nèi)存和語言為Java的PC上進(jìn)行，與文獻(xiàn)[94]提出的IDI-tree算法、文獻(xiàn)[95]提出的DI-tree算法和文獻(xiàn)[96]提出的CDI-tree算法進(jìn)行了兩組對比實(shí)驗(yàn)。

【參考文獻(xiàn)】：
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碩士論文
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本文編號：3089311