基于案例推理的多属性分类拓展研究及应用

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1、中图分类号：F272.3论文编号：102870916-s040学科分类号：120121硕士学位论文基于案例推理的多属性分类拓展研究及应用研究生姓名廖勇学科、专业管理科学与工程（工业工程）研究方向多属性决策、分类指导教师陈晔教授南京航空航天大学研究生院经济与管理学院二О一六年三月NanjingUniversityofAeronauticsandAstronauticsTheGraduateSchoolCollegeofEconomicsandManagementResearchandapplicationofmulti-a

2、ttributeclassificationbasedoncasebasedreasoningAThesisinIndustrialEngineeringbyLiaoYongAdvisedbyProf.ChenYeSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofDoctorofPhilosophy(MasterofEngineering)March,2016承诺书本人声明所呈交的博/硕士学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除了文

3、中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得南京航空航天大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。本人授权南京航空航天大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后适用本承诺书）作者签名：日期：2016.03.24摘要作为多属性决策理论的一个新的研究方向，多属性分类的研究已在国际上得到许多学者的重视。从分类算法角度来看，相较于直接分类法要求决策者提供具体的分类参数信息，基于案例推理的

4、分类方法仅需要决策者提供具有典型代表性的决策案例，通过对案例进行训练学习，便能获取决策者偏好和分类参数信息。基于案例推理的决策易于理解、贴近人类的日常决策过程，具有较广泛的适用性。如何从已有的案例分类信息中反向推理出分类参数，是此类问题的研究关键。从分类结果形态来看，多属性分类分为有偏好分类和名义分类，两种分类形态均具有广泛的研究和应用价值。本文分别应用了粗糙集和案例距离的方法对基于案例推理的多属性分类问题进行拓展研究。论文主要研究内容如下：（1）对于有偏好分类问题，制定了一种基于k-means方法的典型案例选取策略，提

5、出了一种基于优势粗糙集的案例推理分类方法，并分别构建了二维和三维分类模型用于解决企业绩效分类和研究生学习能力分类两个问题。（2）对于名义分类问题，拓展研究了基于案例推理的分类方法，构建一种基于案例距离推理的名义分类模型。通过计算典型案例集与分组中心点的距离，构建属性权重和分类阈值的优化求解模型，然后进行案例学习推理的形式获得分类参数，简化决策中各类偏好信息的复杂比较过程。已有模型是用以解决有偏好分类问题，本文将该模型进行拓展用以解决名义分类问题，并将其应用于工业生产成组分类的具体案例中。（3）基于本文构建的分类模型，设计

6、了一种基于案例推理的分类决策支持系统，并用第四章的案例进行演算示例。关键词：多属性分类，案例推理，粗糙集，名义分类，决策支持系统IABSTRACTAsanewresearchdirectionofmulti-attributedecisionmakingtheory,theresearchofmulti-attributeclassificationhasbeenpaidmuchattentionbymanyscholarsintheworld.Fromthepointofviewofclassificationalgo

7、rithm,theclassificationmethodofCase-basedreasoning(CBR)requiresonlythedecisionmakerstoprovideatypicalcaseofdecisionmakingandthedecisionmaker’spreferenceandtheclassifiedparameterinformationcanbeobtainedbycasestudy.Whiledirectclassificationmethodrequiresdecisionmak

8、erstoprovidespecificclassificationparameterinformation.Decisionmakingbasedoncasereasoningiseasytounderstandandclosetohuman’sdailydecisionmakingprocesswhichhasa