决策粗糙集均值模型【开题报告】

决策粗糙集均值模型【开题报告】

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时间:2017-08-02

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1、毕业设计开题报告数学与应用数学决策粗糙集均值模型一、综述本课题国内外研究动态,说明选题的依据和意义由于社会已经进入了网络信息时代,信息量不断增长(信息爆炸),并且由于人类的参与,使数据与信息系统中的不确定更加显著(复杂系统)。面对大量的、杂乱无章的数据,人们希望能从中挖掘出潜在的、有用的信息。粗糙集理论与方法对于处理复杂的系统,无需提供所需处理的集合之外的任何先验信息,不失为一种有效的数据处理方法。波兰数学家Pawlak于1982年发表了论文“RoughSets”[1]提出了一种能够定量分析处理不精确、不一致、不完整信息与知识的理论—

2、—粗糙集理论。其核心基础是一对近似算子——上、下近似。在定义了上、下近似集的基础上,进一步定义了正域、负域和边界域,利用数学推理方法来获得问题近似解决的方法。但对重叠度缺乏考虑,不必要地限制了粗糙集的应用,同时也促使了很多研究者探讨该理论的概率推广[2-6,8]。Yao[6]提出了基于Bayes分析的决策粗糙集模型(decision-theoreticroughsets,DTRS);Polkowski和Skowron[4]对概率近似分类与模糊集作了比较研究;Pawlak,Wong和Ziarko等人[3]提出了0.5-概率粗糙集模型;Z

3、iarko[8]提出了可变精度粗糙集模型;Pawlak和Skowron等人[2]引入了粗糙隶属函数的概念。以粗糙集理论为基础的决策分析对数据的完备性没有很高的要求,决策粗糙集理论将Bayes风险分析和概率型包含关系引入到了粗糙集理论中,因此它在涉及风险决策的数据挖掘问题中具有很好的适用性。在决策粗糙集理论的研究中,Yao等人[7]进一步分析了决策粗糙集同模糊集同经典粗糙集的关系,并指出经典Pawlak粗糙集、模糊集意义下的截集、各种概率型粗糙集模型均可在决策粗糙集模型中找到相对应的解释,它们均可视为决策粗糙集的特例。自决策粗糙集诞生以

4、来,尤其是近几年,决策粗糙集理论的应用价值受到越来越多的关注。但大多数集中于单用户决策。本文主要在对经典粗糙集、概率粗糙集进行分析的基础上,针对当多用户参与决策时,提出基于均值的决策模型,拓宽DTRS的应用领域。二、研究的基本内容,拟解决的主要问题研究的基本内容:决策粗糙集均值模型的建立及其应用分析解决的主要问题:1.总结粗糙集方面的研究结果;2.分别指出经典粗糙集模型、概率粗糙集模型以及单用户决策粗糙集模型存在的不足之处;3.给出多用户决策粗糙集模型的概念,初步探讨其具决策规则;4.举例说明多用户决策粗糙集模型在实际生活中的应用。三

5、、研究步骤、方法及措施研究步骤研究步骤:1.了解目的和任务,查阅相关资料;2.仔细阅读研究文献资料,做好笔记;3.翻译英文资料;4.撰写文献综述;5.确定论文提纲,撰写论文初稿;6.上交并反复修改论文;7.论文定稿.方法、措施:通过到图书馆、上网等查阅收集资料,参考相关内容。在老师指导下,用类似单用户决策的来完成论文。四、参考文献[1]PawlakZ.Roughsets.InternationalJournalofComputerandInformationScience,1982,11:341-356.[2]PawlakZ.,Sko

6、wronA.Roughmembershipfunctions,in:AdvancesintheDempster-shaferTheoryofEvidence,R.R.YagerandM.FedrizziandJ.KacprzykJohnWileyandSons.NewYork,1994:251-271.[3]PawlakZ.,WongS.K.M.,ZiarkoW.Roughsets:probabilisticversusdeterministicapproach.InternationalJournalofMan-MachineStu

7、dies,1988,29:81-95.[4]PolkowskiL.,SkowronA.Roughmereology:Anewparadigmforapproximatereasoning.InternationalJournalofApproximateReasoning,1996,15:333-365.[5]WuW.Z.,LeungY.,ZhangW.X.Ongeneralizedroughfuzzyapproximationoperators.LNCSTransactionsonRoughSetsV,2006,4100:263-2

8、84.[6]YaoY.Y.,Probabilisticapproachestoroughsets.ExpertSystems,2003,20:287-297.[7]YaoY.Y.,WongS.K.M.Adecisiont

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