基于决策粗糙集的代价敏感多类分类模型与多目标决策

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1、密级s巧密期限:告备乂蔓硕±学位论文基于决策粗猎集的代价敏感多类分类模型与多目标决璋?i-.-Costsens-caitiveMultitegorClassificationandy-obec-MultitiveDecisionBasedonDecisionjtheoreticRoughSetr?-.?I*.'.藥学号El3201009' ̄姓名魏贵董—学位类别工学硕±学科专业计龍软件与理论'(工程领撒指导教师療梧-完成时间2

2、016年4月,':答辩委员会(主席签名)传呼■■.■.r是,.独创烛声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究王作及取得的研究成果。据我所知,除了文中特别加K标注和致谢的化方外,论文中不包含其他人臣经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得安徵大学或其他教育机构的一学位或证书而使用过的妨料。与我同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在森文中作了明确的说明并表示谢意。_学位论文作者签名:魏聲运签字日期:14年及丹與曰???学位论文版权使巧授权书、本学位论文作者完全了解安徵

3、大学有关保留使用学位论文的规定,有权保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅。本人授权安徵大学可化将学位论文的全部或部分访齊编入有关数据岸进行检.??索L、、汇编学位论文.,可义采用参印缩印或担描等复制手段保奋(保密的学位论文在解密后适用本授权书)学位论文作者聲名::导师签名徽蒙签字曰期:心3化年長月>曰签字曰期:年尸月安徽大学硕±学位论文摘要摘要粗糖集理论是波兰学者Zaw2年提一.Pl沁于198出的种能够有效处理不精确和不确定信息的数学工具。该理论把知识看作是不可分辨关

4、系,并引入上、下近似的概念来刻画知识的不确定程度。经典粗髓集中上、下近似集由等价类与概念类的代数包含关系定义一,在此基础上进步定义了正域、负域和边界域的概念,但是缺乏对这些概念的语义解释。决策粗礎集模型是经典粗髓集模型的概率推广,将经典粗礎集模型中的代数包含关系拓展为可调的概率包含关系。H支决策一Thre-waDec(eision步提升,基于符合人类y促决策粗賴集在方法论层次上的进、。认知的决策模式,给出了粗糖集正域负域和边界域的H支决策语义解释它认为:人们在实际决策过程中,对于具有充分把握接受或拒绝的事物能够立即做出快速

5、的判断;对于那些不能立即做出决策的事物,人们往往会推迟对事件的判断,一即:种延迟决策延迟决策。因此,H支决策模型将边界域看作是,从而减少了错误拒绝或错误接受造成的损失,,符合人们在决策过程中的思维习惯具有很大的优越性。目前,H支决策理论已成功应用在多个领域中,如医疗系统、风险投资、教学评价等领域。但是现有的H支决策存在W下两个问题:1)大多数的研究与应用都是假设两类分类问题存在,然而在真实决策中这种假设并不合理。因此必须考虑多类分类问题。如医生诊断病人时并不仅仅是判断病人是否患有感冒,而是希望能够判2一断病人是患感冒,还是患

6、肺炎,或其他疾病。)大多数研究只是针对个决策。目标,即单目标决策,然而在实际应用中存在很多多目标决策的问题为此本文?基于决策粗飽集,改善了多类分类模型与多目标决策:,主要研究内容如下(1)基于决策粗髓集模型,借鉴H支决策的思想,通过増加延迟决策类,将m个多类分类问题变为一W+1个多类分类问题,提出种新的基于决策粗髓集的代价敏感的多类分类模型。该模型根据最小风险贝叶斯决策准则,既考虑了不同决策类的误分类代价是不同的,又使得最终的决策结果不存,即具有代价敏感性在冲突,,并用实例与实验验证了该模型的有效性。在该模型的基础上给出了分

7、布式约简算法。(2基于单目标H支决策,借鉴多粒度粗髓集模型中乐观与悲观的概念,定)1安微大学硕±学位论文基于决策粗糖集的代价敏感多类分类模型与多目标决策义了双目标条件下的乐观与悲观决策。最终通过加权代价函数,并运用贝叶斯风险决策提出了基于H支决策的多目标风险决策模型,并给出相应的决策规则。同时在多目标决策的基础上讨论了双目标决策的决策域的划分,给出了双目标决策域的计算方法。最后,用实例验证了该模型的有效性。:粗糖集关键词;兰支决策;多类分类;贝叶斯:约简II安徽大学硕i学位论文AbstractAbduct

8、Roughsettheoryisintroducedby

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