基于多元组Rough集的不相容决策.pdf

第 卷第 期 ２９ ３ 东 南 大 学 学 报 Ｖｏｌ２９Ｎｏ３ 年 月 １９９９ ５ ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＳＯＵＴＨＥＡＳＴＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ Ｍａｙ１９９９  基于多元组Ｒｏｕｇｈ集的不相容决策 １ １ ２ １ 马志锋 邢汉承 郑晓妹 朱 平 １ （东南大学计算机科学与工程系，南京 ２１００９６） ２ （南京铁路运输学校，南京 ２１００１５） 摘 要 集理论是一种具有模糊边界的集合理论 它被广泛应用于不相容决 Ｒｏｕｇｈ ． 策表中的规则提取 本文讨论了基于多元组 集的不相容决策方法，并给出了相 ． Ｒｏｕｇｈ 应的算法，同时也对不相容规则的相容度作了分析 该方法比普通 集方法更简 ． Ｒｏｕｇｈ 单、更有效 文中所给出的算法特别适用于具有重复元组的决策表 ． ． 关键词 Ｒｏｕｇｈ集；多元组Ｒｏｕｇｈ集；近似分类；不相容决策 分类号 ＴＰ１８ 不确定环境下的决策分析是当前人工智能领域的研究热点之一 如何在信息不完全、不精 ． ［，］ 确的情况下，根据已有数据产生合理的决策方案，一直困扰着众多人工智能工作者１２ ． ［］ １ 目前，国内外针对这一问题已提出过多种解决方案 其中应用较多的有统计决策、模糊 ． 决策、基于神经网络的决策等 传统的统计决策方法是以贝叶斯概率为基础的，它需要引入主 ． 观的先验概率以及对不确定事件所可能导致的损益值进行计量，从而极大地限制了它的实际 应用 对于模糊决策而言，决策的不确定性是通过隶属函数来表达的，隶属函数的值被解释成 ． 可能性分布而不是概率分布，然而如何定义之，也存在主观性 基于神经网络的决策是通过采 ． 用大量的基本处理单元广泛相互联接而成的网络系统来模拟人脑的决策过程 它需要有大量 ． 的学习实例来训练网络神经元的联接权值，另外其计算量也极大． 本文探讨的基于Ｒｏｕｇｈ集的决策方法与上述方法对比，最大优点在于它只需使用已有数 据本身的信息，无需人为给出外部假设参数 通常，在决策表中可能包含有一些矛盾数据，多 ． 元组 集通过 个多元组集合（多元组下近似集和多元组上近似集）来表达一个决策行为 Ｒｏｕｇｈ