基于区间概念格的决策模型构建原理与优化

摘要

在信息科学的迅速发展下，决策者面临的是大量的、动态的甚至是有噪声的信息，人们对智能决策技术的需求越来越迫切，决策方法不再局限于传统的统计和预测，知识发现和关联发现的应用越来越广泛。将区间概念格提取的关联规则应用于智能决策。首先分析了区间概念格的特征及性质，根据其格结构体现的关联，进行区间概念格的关联规则提取，在给出了区间概念格关联规则形式的同时，还定义了粗糙度和属性的贡献度对关联规则的粗糙性进行度量；其次，将区间概念格上提取的关联规则用于决策，基于区间概念格的关联规则的推理方法具有与演绎、归纳和类比等推理相似的原理，又有其自己的特征：决策规则是表述数据的一种格式，而且被限制和相应的数据有关，同时基于区间概念格的决策规则能够应用在不确定信息下；再次，利用博弈理论方法，对区间概念格阈值进行优化，以阈值对的选取为策略，在决策准确性和决策规则的一般性之间进行博弈，博弈的最终结果是双方的收益函数分别满足初始设置的条件。最后，以UCI数据集的dermatology库的部分数据进行算例演示，分析了决策模型在医疗诊断中的应用。

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引言

第1章 文献综述

1.1 人工智能决策概述

1.2 区间概念格理论

1.3 本文的主要工作

第2章 基于区间概念格的关联规则挖掘

2.1 经典概念格的关联规则获取

2.2 粗糙概念格的关联规则获取

2.3 区间概念格的关联规则获取

第3章 基于区间概念格的决策模型

3.1 基于区间概念格的推理算法

3.2 基于区间概念格的决策模型构建

第4章 基于区间概念格决策模型的优化

4.1 区间概念格域值的选取

4.2 区间概念格域值的动态优化

第5章 区间概念格决策模型在皮肤病诊断中的应用

结论

参考文献

附录 部分dermatology数据集

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