隨著互聯(lián)網(wǎng)、現(xiàn)代傳感器等新興技術(shù)的快速發(fā)展,數(shù)據(jù)類型的多樣化成為了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能決策中數(shù)據(jù)的主要形態(tài)。多屬性決策作為決策科學(xué)的一個(gè)重要研究?jī)?nèi)容,廣泛存在于社會(huì)生活的各個(gè)領(lǐng)域。在多屬性決策問(wèn)題中由于決策對(duì)象本身具有一定的模糊性和不確定性,決策粗糙集理論作為一種新的處理不確定性決策問(wèn)題的方法,其具有的噪聲容忍和風(fēng)險(xiǎn)代價(jià)敏感特性為解決多屬性決策問(wèn)題提供了一種新的思路。然而在真實(shí)的復(fù)雜決策問(wèn)題中,決策數(shù)據(jù)往往包含著多視角、多層次/多尺度、高維等信息,同時(shí)決策任務(wù)也通常呈現(xiàn)出多層次、多粒度等復(fù)雜特性,經(jīng)典決策粗糙集理論作為單一結(jié)構(gòu)化的決策方法對(duì)于這類復(fù)雜的決策問(wèn)題已經(jīng)不能進(jìn)行滿意求解。粒計(jì)算是專門研究多層次粒結(jié)構(gòu)的思維方式及問(wèn)題求解方法的學(xué)科,對(duì)各類實(shí)際問(wèn)題進(jìn)行多粒度、多視角與多層次的描述、推理與求解是粒計(jì)算的主要研究?jī)?nèi)容。本文將人類在復(fù)雜問(wèn)題求解中多粒度認(rèn)知機(jī)理引入到?jīng)Q策粗糙集的數(shù)據(jù)分析中,從新的視角發(fā)展決策粗糙集模型與方法,主要取得了以下的研究成果。(1)借鑒動(dòng)態(tài)粒度認(rèn)知能力,構(gòu)建了一個(gè)新的概率粗糙集框架,稱為動(dòng)態(tài)粒度決策粗糙集;展開(kāi)了動(dòng)態(tài)多粒度視角下的粗糙決策方法研究,為相關(guān)決策問(wèn)題的高效...

【文章頁(yè)數(shù)】：139 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【文章目錄】：
中文摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 基于粒計(jì)算的粗糙決策研究具有重要意義
    1.2 多屬性粗糙決策方法研究現(xiàn)狀
        1.2.1 基于經(jīng)典粗糙集的多屬性決策方法
        1.2.2 基于決策粗糙集的多屬性決策方法
    1.3 粒計(jì)算在多屬性決策分析中的研究現(xiàn)狀
        1.3.1 粒計(jì)算方法概述
        1.3.2 多粒度下的粗糙決策方法
    1.4 論文研究?jī)?nèi)容與組織結(jié)構(gòu)
第二章 粗糙決策的三個(gè)基本模型
    2.1 Pawlak粗糙集模型
    2.2 決策粗糙集模型
    2.3 多粒度粗糙集模型
        2.3.1 樂(lè)觀多粒度粗糙近似
        2.3.2 悲觀多粒度粗糙近似
    2.4 小結(jié)
第三章 動(dòng)態(tài)粒度下的決策粗糙集模型與方法
    3.1 問(wèn)題描述
    3.2 動(dòng)態(tài)粒度下的決策粗糙集模型
        3.2.1 決策粗糙集中概率正域的非單調(diào)性
        3.2.2 動(dòng)態(tài)粒度序下的閾值計(jì)算
        3.2.3 動(dòng)態(tài)粒度下的決策粗糙集
        3.2.4 在動(dòng)態(tài)粒度序下計(jì)算目標(biāo)概念的正域
    3.3 屬性約簡(jiǎn)與算法
        3.3.1 動(dòng)態(tài)粒度決策粗糙集模型的多決策類問(wèn)題
        3.3.2 決策粗糙集模型中的屬性約簡(jiǎn)問(wèn)題
        3.3.3 屬性重要性度量
        3.3.4 動(dòng)態(tài)粒度下的啟發(fā)式粗糙特征選擇算法
        3.3.5 實(shí)驗(yàn)分析
    3.4 動(dòng)態(tài)粒度下的三支決策方法
        3.4.1 動(dòng)態(tài)粒度下的三支決策模型
        3.4.2 一種兩階段的動(dòng)態(tài)三支決策規(guī)則獲取算法
        3.4.3 實(shí)驗(yàn)分析
    3.5 小結(jié)
第四章 基于概率融合的多粒度決策粗糙集模型與方法
    4.1 基于概率融合的多粒度決策粗糙集模型
        4.1.1 多個(gè)�？臻g中的Bayes決策理論
        4.1.2 樂(lè)觀多粒度決策粗糙集模型
        4.1.3 悲觀多粒度決策粗糙集模型
    4.2 多粒度決策規(guī)則
    4.3 粒度選擇方法
        4.3.1 α-下近似分布粒度約簡(jiǎn)
        4.3.2 粒度重要度度量
        4.3.3 一種基于近似分布質(zhì)量的粒度約簡(jiǎn)算法
    4.4 企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)投資實(shí)例分析
    4.5 小結(jié)
第五章 多尺度決策粗糙集模型和方法
    5.1 問(wèn)題描述
    5.2 多尺度決策粗糙集模型
        5.2.1 多尺度粒標(biāo)記劃分結(jié)構(gòu)
        5.2.2 基于標(biāo)記劃分的泛化多尺度決策表
        5.2.3 泛化多尺度決策粗糙近似
        5.2.4 最優(yōu)泛化尺度選擇
    5.3 代價(jià)敏感的最優(yōu)尺度選擇
        5.3.1 多尺度決策表中的代價(jià)敏感學(xué)習(xí)
        5.3.2 代價(jià)敏感的最優(yōu)泛化尺度選擇算法
        5.3.3 實(shí)驗(yàn)分析
    5.4 小結(jié)
結(jié)論及展望
參考文獻(xiàn)
攻讀博士學(xué)位期間取得的研究成果
致謝
個(gè)人簡(jiǎn)況及聯(lián)系方式



本文編號(hào)：3828273