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广义粗糙集及其在决策融合中的应用

摘要

粗糙集理论是一个解决不确定、不精确和不协调数据的多属性决策融合问题的数学工具.本文以经典粗糙集理论为基础,首先从粒计算的角度研究了覆盖广义粗糙集的演化过程,提出了一种统一的广义粗糙集研究框架,扩大了粗糙集理论的应用范围.在此基础上,本文改进了基于E条件熵的启发式属性约简算法,提高了计算结果的合理性和完整性,构成了决策融合过程中的核心算法.然后,本文用一种基于模型的技术解决了不完备信息系统的决策融合问题,体现了广义粗糙集在复杂信息系统中的应用价值.最后,本文提供了一个完整的应用实例,并与DBN深度置信网络的决策融合效果进行了对比,验证了基于广义粗糙集的决策融合方法的优势.

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