基于粗糙集的智能決策理論與應(yīng)用研究.pdf

1、研究了基于粗糙集的智能決策理論及應(yīng)用問題.對于粗糙決策中的基本問題、不同決策信息系統(tǒng)下的粗糙決策分析方法及粗糙決策理論的應(yīng)用進行了研究.全文的主要內(nèi)容如下:針對粗糙集中存在的不確定性和模糊性,提出了新的熵測量方法.對于粗糙集中的不確定性,在分析現(xiàn)有粗糙度與粗糙熵不足的基礎(chǔ)上,提出了一種新的修正粗糙熵,使不確定性的測量更合理;對于粗糙集中的模糊性,提出了一種新的模糊熵;并分別將基于不可分辨關(guān)系下的修正粗糙熵和模糊熵拓展到基于一般二元關(guān)系下

2、的廣義修正粗糙熵和廣義模糊熵.最后用一個算例來說明本文提出的方法的合理性與有效性.連續(xù)屬性的離散化是粗糙集理論的主要問題之一.文中提出了一種超曲面的離散化方法,給出了超曲面的表示方法,提出了基于支持向量機的超曲面尋優(yōu),并將這種方法應(yīng)用于空軍器材保障中,仿真結(jié)果表明,提出的超曲面方法可以獲得更為簡捷的決策規(guī)則.文中對基于不可分辨關(guān)系下的傳統(tǒng)粗糙集方法進行了拓展.針對有空值或多值的決策系統(tǒng),討論了相容粗糙集模型,提出了軍機備件需求量修正的相

3、容粗糙集方法;在有偏好信息的決策系統(tǒng)中,討論了基于優(yōu)勢關(guān)系的優(yōu)勢粗糙集方法,并將這種方法應(yīng)用于空軍航材供應(yīng)點的偏好選址中;對于決策信啟系統(tǒng)中有偏好且不完全信息的情況,提出基于擴展優(yōu)勢關(guān)系下的擴展優(yōu)勢粗糙集.針對有模糊信息的決策系統(tǒng),研究了粗糙集與模糊集的集成問題.考慮到實際決策系統(tǒng)可能遭受到的隨機噪聲等影響,對原有的粗糙模糊集與模糊粗糙集進行了拓展.對于條件屬性值確定,決策屬性值模糊的情況,提出了相容粗糙模糊集;對于條件屬性值與決策屬性

4、值均模糊的情況,提出了相容模糊粗糙集.并分別通過一個算例說明方法的有效性.對于決策信息系統(tǒng)中屬性值為區(qū)間數(shù)的情況,文中提出了一種粗糙神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法,給出了這種粗糙神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及學(xué)習(xí)算法,證明了此網(wǎng)絡(luò)的逼近定理.最后將此方法應(yīng)用于殲擊機的故障認定系統(tǒng),仿真結(jié)果表示,此粗糙神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以很好地對具有區(qū)間數(shù)的殲擊機故障認定系統(tǒng)進行故障認定.最后,對于自修復(fù)飛行控制系統(tǒng)效能評估問題,針對不同的評估信息系統(tǒng),提出了兩種不同的粗糙評估方法.當(dāng)評