粗糙集理論在區(qū)間數(shù)模糊綜合評判中的應(yīng)用研究.pdf

1、粗糙集理論是波蘭科學(xué)家Z. Pawlak于1982年提出的一種數(shù)據(jù)分析理論，目前已發(fā)展成為一種處理模糊和不確定性信息的數(shù)學(xué)理論，并且成功地應(yīng)用于機器學(xué)習(xí)、模式識別、決策支持、數(shù)據(jù)挖掘、過程控制等領(lǐng)域。針對評判指標(biāo)較多，且指標(biāo)的權(quán)重沒有給出的情況，本文利用粗糙集的相關(guān)理論，先對評判指標(biāo)進行約簡，再確定剩下指標(biāo)的權(quán)重，最后利用改進后的區(qū)間數(shù)模糊綜合評判模型得出評判結(jié)果。具體方法如下： (1) 將粗糙集理論應(yīng)用于區(qū)間數(shù)模糊綜合評判。該

2、方法利用粗糙集理論中的知識約簡方法挖掘評價指標(biāo)，然后再確定剩余指標(biāo)的權(quán)重，使模糊綜合評判方法更簡便易行，評判結(jié)果更加客觀可信。 (2) 針對現(xiàn)有的區(qū)間數(shù)綜合評判模型中，生成區(qū)間數(shù)所依據(jù)的線段法的不足，以刀切法思想為基礎(chǔ)，通過模型的穩(wěn)定性分析，借鑒屬性識別理論，本文提出了一種以增強模型穩(wěn)定性為目的的改進方法。使得改進后的模型能夠充分利用原始決策信息，從而使評判結(jié)果更加客觀。 (3) 利用改進后的區(qū)間數(shù)模糊綜合評判模型得出評