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题名基于多粒度粗糙直觉犹豫模糊集的最优粒度选择方法
被引量：2
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作者
薛占熬
孙冰心
侯昊东
荆萌萌
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机构
河南师范大学计算机与信息工程学院
“智慧商务与物联网技术”河南省工程实验室
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2021年第10期98-106,共9页
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基金
国家自然科学基金(62076089,61772176)
河南省科技攻关项目(182102210078,182102210362)。
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文摘
为了对含有多属性的直觉犹豫模糊决策信息系统进行约简,获取最优粒度,运用多粒度粗糙集处理直觉犹豫模糊决策信息系统中的不确定信息,并对多粒度粗糙直觉犹豫模糊集的最优粒度选择方法进行了研究。首先,在直觉犹豫模糊集的基础上引入属性信息,给出粗糙直觉犹豫模糊集的概念,提出乐观、悲观多粒度粗糙直觉犹豫模糊集的下、上近似这4种模型,且研讨了它们的性质。其次,主要定义了基于悲观多粒度粗糙直觉犹豫模糊集下近似的粒度质量相似度和内、外粒度重要度的计算公式,设计了其最优粒度选择算法。最后,通过葡萄酒测评的案例,分别基于乐观、悲观多粒度粗糙直觉犹豫模糊集的下、上近似这4种情况,计算出最优粒度并进行了分析,验证了该算法在直觉犹豫模糊决策信息系统中的约简是有效的。
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关键词
直觉犹豫模糊集
多粒度
粗糙集
粒度重要度
最优粒度选择
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Keywords
Intuitionistic hesitant fuzzy sets
Multi-granulation
Rough sets
Granulation importance degree
Optimal granulation selection
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于代价敏感的序贯三支决策最优粒度选择方法
被引量：9
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作者
张清华
庞国弘
李新太
张雪秋
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机构
重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室
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出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第10期3001-3009,共9页
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基金
国家重点研发计划(2020YFC2003502)
国家自然科学基金(61876201)。
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文摘
最优粒度选择是序贯三支决策领域研究的热点之一,旨在通过合理的粒度选择来对复杂问题进行求解。在现阶段最优粒度选择中,代价敏感是影响决策的重要因素之一。针对这个问题,该文首先基于信息增益和卡方检验提出一种新的属性重要度计算方法;其次,为了更好地符合实际应用场景,在构建多粒度空间时将代价参数与粒度大小相结合,设置了相应的惩罚规则,并分析了决策阈值的变化规律;最后,为了消除测试代价和决策代价量纲不一致所带来的影响,借助变异系数设计了一种客观的代价计算方法。实验结果表明,该模型适用于现有代价认知场景,能在给定代价情况下选出代价最小的最优粒层。
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关键词
序贯三支决策
属性重要度
惩罚函数
变异系数
最优粒度选择
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Keywords
Sequential three-way decisions
Attribute significance
Penalty function
Coefficient of variation
Optimal granularity selection
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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