[發明專利]沖突關系下的數據驅動變精度優勢粗糙集閾值獲取方法

在審

• 申請號: 201410117952.1
• 申請日: 2014-03-27
• 公開（公告）號: CN103955598A
• 公開（公告）日: 2014-07-30
• 發明（設計）人: 李鴻;王國胤;利節;傅劍宇;茍光磊;宋應文;鄒軒;劉文;嚴胡勇
• 申請（專利權）人: 中國科學院重慶綠色智能技術研究院
• 主分類號: G06F19/00
• 分類號: G06F19/00
• 代理公司: 北京同恒源知識產權代理有限公司 11275
• 代理人: 趙榮之

技術領域

本發明涉及一種可變精度粗糙集閾值獲取方法，特別涉及一種沖突關系下數據驅動可變精度優勢關系粗糙集閾值獲取方法。?

背景技術

多準則決策問題即對每一個準則有偏好信息，其實就是分類問題的特殊情況分級，在現實世界中廣泛存在。分類問題與分級問題的區別在于前者利用常規屬性(不具有優劣順序)描述決策對象且決策類別也沒有優劣順序；而分級問題中，描述對象的屬性具有順序性，這些屬性也稱為準則。分級決策問題中一般利用多個準則描述決策對象，因此將這類問題稱為多準則分級決策問題。?

粗糙集是關于分析和模擬包含模糊、不精確、不確定或不完全信息的分類及決策問題的理論。該理論由波蘭數學家Plawlak于1982年提出，粗糙集理論是一種新的處理不確定和不完備信息的數學工具。許多研究人員從不同的角度對經典粗糙集模型進行了擴展。在允許有一定錯分率的情況下，Ziarko提出了變精度粗糙集模型；為解決數據存在序的關系，Greco等將等價關系擴展為優勢關系，提出了基于優勢關系的粗糙集模型；?

李鴻提出了一種邊界域變精度的優勢關系粗糙集分級決策方法，其中考慮了屬性之間的序關系，并用變精度思想很好的解決了邊界域的劃分，并通過實例論證了方法的有效性。但是，對于閾值的選取上，是采用不斷嘗試，選擇一個最優值作為閾值，顯然這會提高算法的時間復雜度，極大地影響了算法的實用性，這時我們也沒有先驗知識可以依賴。?

發明內容

有鑒于此，本發明的目的是提供了一種沖突關系下的數據驅動可變精度優勢關系粗糙集閾值獲取方法。?

本發明的目的是通過以下技術方案來實現的，?

一種沖突關系下的數據驅動可變精度優勢關系粗糙集閾值獲取方法，包括以下步驟：?

S1.獲取信息數據并根據獲取的信息數據建立決策表；?

S2.根據建立的決策表，確定優勢關系；?

S3.根據優勢關系，構建優勢關系粗糙集；?

S4.根據優勢關系定義沖突關系；?

S5.根據沖突關系定義沖突集并求解最小沖突集；?

S6.根據沖突集最小沖突集確定決策表局部最小確定性α_c,則該α_c為所求閾值。?

進一步，所述決策表滿足以下關系：?

定義1決策表：假定一個決策表，由4元組構成S＝＜U,R,V,f＞，其中U為論域，R＝C∪D為屬性集合，其中C為條件屬性集，D為決策屬性集，V為屬性值域，f為信息函數，即f:U×R→V。?

根據權利要求1所述的沖突關系下的數據驅動可變精度優勢關系粗糙集閾值獲取方法，其特征在于：所述優勢關系滿足以下關系：?

定義2優勢關系：設x,y∈U，若對于偏好屬性值f(y,q)≥f(x,q)，用yD_Px表示，即Dp={(x,y)⊆U×U:f(y,q)≥f(y,q)≥f(x,q),∀q∈P},]]>滿足這樣的關系稱為優勢關系；這樣定義的優勢關系實際為弱優勢關系，表達了對象集在屬性q上的一個偏好；若對于f(y,q)＞f(x,q)成立，該關系則轉換為強優勢關系；若對于f(y,q)＝f(x,q)成立，該關系則轉換為不可分辨關系；x，y表示論域U中的對象，P表示條件屬性集C的子集；?