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基于前景理论的直觉模糊三支决策模型 被引量:12
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作者 薛占熬 庞文莉 +1 位作者 姚守倩 范黎林 《河南师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2020年第5期31-36,79,F0002,共8页
针对直觉模糊环境下的三支决策建模问题,综合考虑决策者的不同风险偏好所引起的阈值变化,提出了一种基于前景理论的直觉模糊三支决策模型.首先,给出了一种新的直觉模糊事件概率的计算方法,并对其性质进行证明.然后,在直觉模糊信息表中,... 针对直觉模糊环境下的三支决策建模问题,综合考虑决策者的不同风险偏好所引起的阈值变化,提出了一种基于前景理论的直觉模糊三支决策模型.首先,给出了一种新的直觉模糊事件概率的计算方法,并对其性质进行证明.然后,在直觉模糊信息表中,利用直觉模糊可能性测度(Intuitionistic Fuzzy Probability Measure,IFPM)计算理想参照点,根据理想参照点前景均值和论域对象综合前景值的关系,给出三支决策划分规则.最后,为减少边界冗余信息,对边界域对象进行二次划分,给出相关算法,并用实例验证了该模型的有效性. 展开更多
关键词 前景理论 IFPM 直觉模糊熵 直觉模糊三支决策
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带标记的不完备双论域模糊概率粗糙集中近似集动态更新方法 被引量:2
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作者 薛占熬 侯昊东 +1 位作者 孙冰心 姚守倩 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2022年第3期255-262,共8页
当不完备双论域模糊概率粗糙集获取缺省值时,传统的静态算法更新近似集的时间效率较低,为了解决这个问题,对带标记不完备双论域模糊概率粗糙集的近似集动态更新方法进行了研究。首先,给出了带标记的不完备双论域信息系统的相关定义,运... 当不完备双论域模糊概率粗糙集获取缺省值时,传统的静态算法更新近似集的时间效率较低,为了解决这个问题,对带标记不完备双论域模糊概率粗糙集的近似集动态更新方法进行了研究。首先,给出了带标记的不完备双论域信息系统的相关定义,运用矩阵提出了带标记的不完备双论域模糊概率粗糙集的模型,证明了其相关定理,给出了一种带标记的不完备双论域模糊概率粗糙集的近似集计算方法,并对其进行了讨论分析。其次,当不完备双论域模糊概率粗糙集获取缺省值时,给出了动态更新其近似集的相关定理,并进行了证明,进而设计了一种带标记的不完备双论域模糊概率粗糙集中近似集动态更新算法,并分析讨论了其算法复杂度。最后,在6个UCI数据集和3个人工数据集上进行仿真实验,实验结果表明,该动态更新算法提高了更新近似集的时间效率,并结合实例证明了该动态算法更新近似集时不影响结果的正确性,验证了该动态更新算法的有效性。 展开更多
关键词 不完备双论域信息系统 粗糙集 标记 动态更新 近似集
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基于覆盖的变精度粗糙直觉模糊集模型研究 被引量:4
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作者 薛占熬 荆萌萌 +1 位作者 姚守倩 张艳娜 《郑州大学学报(理学版)》 北大核心 2022年第3期10-21,共12页
针对经典的Pawlak粗糙集模型容易受到噪声数据影响的问题,在覆盖概念的基础上,对变精度粗糙直觉模糊集进行研究。首先,通过设定变精度中的两个约束条件(α,β),将其引入到覆盖粗糙直觉模糊集模型中,从而提出基于覆盖的变精度粗糙直觉模... 针对经典的Pawlak粗糙集模型容易受到噪声数据影响的问题,在覆盖概念的基础上,对变精度粗糙直觉模糊集进行研究。首先,通过设定变精度中的两个约束条件(α,β),将其引入到覆盖粗糙直觉模糊集模型中,从而提出基于覆盖的变精度粗糙直觉模糊集模型,又考虑到元素邻域、规则置信度及元素与最小描述之间的关系,定义了有关该模型的4种类型,并且证明了该模型的相关性质,分析了该模型与现有模型之间的关系以及4种模型之间的关系。其次,在所给模型的基础上定义了基于覆盖的变精度粗糙直觉模糊集模型的近似质量和粗糙性测度。最后,通过信用卡申请的实例分析证明了该模型在实际应用中的有效性,并通过改变两个约束条件(α,β)的取值,分析得出较合理的α和β取值范围。 展开更多
关键词 粗糙集 直觉模糊集 变精度粗糙集 覆盖粗糙模糊集
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基于Bayesian直觉模糊粗糙集的数据分类方法 被引量:7
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作者 薛占熬 李永祥 +1 位作者 姚守倩 荆萌萌 《山东大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2022年第5期1-10,共10页
在直觉模糊集和粗糙集理论基础上,结合Bayesian概率和近似关系,提出了Bayesian直觉模糊粗糙集模型,并对其进行研究。首先,在粗糙集的基础上,定义了基于直觉模糊粗糙集上的Bayesian概率,结合直觉模糊近似关系和模糊矩阵,给出了直觉模糊... 在直觉模糊集和粗糙集理论基础上,结合Bayesian概率和近似关系,提出了Bayesian直觉模糊粗糙集模型,并对其进行研究。首先,在粗糙集的基础上,定义了基于直觉模糊粗糙集上的Bayesian概率,结合直觉模糊近似关系和模糊矩阵,给出了直觉模糊等价关系,并讨论了其性质;其次,根据直觉模糊集和截集的特性,得到基于Bayesian直觉模糊粗糙集的等价类,并进一步给出了上、下近似的划分方法,求出正、负域和边界域并计算近似精度;最后,在UCI数据集上,分析验证该模型的有效性,该模型能较好地分类含有模糊信息的数据。 展开更多
关键词 Bayesian粗糙集 直觉模糊集 直觉模糊等价关系 近似精度 数据分类
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概率粗糙直觉模糊集的不确定性度量方法研究 被引量:1
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作者 薛占熬 姚守倩 +1 位作者 荆萌萌 张艳娜 《模糊系统与数学》 北大核心 2022年第1期130-143,共14页
Pawlak粗糙集模型忽视了信息的不确定性和模糊性,等价类完全包含于目标概念才能被划分到下近似,在处理数据时显得过于苛刻。针对这个问题,本文结合概率粗糙集与直觉模糊集,对概率粗糙直觉模糊集模型进行研究,其模型具有一定的容错能力,... Pawlak粗糙集模型忽视了信息的不确定性和模糊性,等价类完全包含于目标概念才能被划分到下近似,在处理数据时显得过于苛刻。针对这个问题,本文结合概率粗糙集与直觉模糊集,对概率粗糙直觉模糊集模型进行研究,其模型具有一定的容错能力,能够较为有效的处理含有噪声和模糊的数据。首先,在概率近似空间中,定义模糊事件的条件概率,构建概率粗糙直觉模糊集模型,并讨论了一些性质。在此基础上构建2种概率粗糙直觉模糊集模型,0.5-概率粗糙直觉模糊集和变精度概率粗糙直觉模糊集。其次,由于传统的概率粗糙直觉模糊集的粗糙度具有一定的局限性,无法准确表示因为边界域的存在而引起的不确定性问题,针对这个问题,定义了基于概率粗糙直觉模糊集模型的近似质量和粗糙度,引入粗糙熵的概念,将粗糙熵与粗糙度结合,提出了一种新的基于概率粗糙直觉模糊集模型的不确定性度量方法。最后,通过实例验证了所提基于概率粗糙直觉模糊集模型的不确定性度量方法的有效性,并在UCI数据集上进行了对比分析。 展开更多
关键词 概率粗糙集 直觉模糊集 不确定性度量 粗糙度 粗糙熵
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