軟集是一種新的處理不確定性問題的數學工具。軟集還可以和其它數學模型相結合從而擴展出不同的模型。軟集及其擴展模型被成功地應用于解決決策問題。然而,實際決策過程中存在一些冗余參數,在保持決策能力的條件下,需要約去冗余參數。本文針對現有一些參數約簡算法復雜度高、成功率低等問題,提出兩種新的參數約簡算法。本文所做工作可以歸納為以下三個方面:（1）基于軟集的卡方分布參數約簡算法本文分析現有的標準參數約簡算法,發(fā)現該算法在實際的數據集中有較低的成功率。為了解決這個問題,文章結合卡方分布公式提出一種基于軟集的卡方分布參數約簡算法,與標準參數約簡算法相比具有更高的成功率和實用性。（2）一種改進的基于模糊軟集得分決策準則的參數約簡算法針對孔等人基于模糊軟集得分決策準則提出的關于四種特殊非必需集的參數約簡算法,給出一些新的比較矩陣計算方式,然后在此基礎上提出一種改進的基于模糊軟集得分決策準則的參數約簡算法。與孔等人的算法相比,提出的算法降低了算法復雜度,大大簡化了參數約簡的過程。（3）兩種約簡算法在實際環(huán)境中的應用將提出的兩種約簡算法分別引入酒店評價與科研成果評估中,通過實際生活案例驗證了提出算法的可行性... 

【文章來源】：西北師范大學甘肅省

【文章頁數】：53 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

元元素訪問次數數的比較

【參考文獻】：
期刊論文
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[9]廣義猶豫模糊軟集的相似度量及其應用[J]. 黃鶴,王艷平.  計算機工程與應用. 2017(21)
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博士論文
[1]基于軟集合的不完備不一致數據分析及決策方法研究[D]. 董媛香.重慶大學 2014



本文編號：3322166