偏序决策表的数据分析与决策规则挖掘——Rough集理论的应用
(0) Rough集理论是一种新型的处理模糊和不确定知识的数学工具.自1982年由波兰科学家Pawlak教授首次提出后,20世纪90年代至今无论在Rough集理论体系完善还是实际应用方面都有了很大的发展.Yao.Y.Y,Slowluski等文献在经典Rough集理论的等价关系模型基础上提出了一些非等价关系模型.本文在决策表中按每个属性值排序对象的排序,并挖掘整体排序的规则.为此,在决策表上引进了偏序关系(自反性、反对称性、传递性)得到偏序关系表,并在此基础上进行数据分析,决策规则简化.
模糊数学 粗糙集理论 决策规则 计算机数学
王黔英 鲁燕飞
南昌大学理学院管理科学与工程系(南昌)
国内会议
舟山
中文
203-205
2004-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）