基于变精度粗糙直觉模糊集的决策规则获取.pdf

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1、CN43—1258/TP计算机工程与科学第36卷第3期2014年3月ISSN1007—13OXComputerEngineering&ScienceVo1.36,No.3,Mar.2014文章编号:1007—130X(2014)03—0541—04基于变精度粗糙直觉模糊集的决策规则获取王艳平(辽宁工业大学理学院,辽宁锦州121001)摘要:以直觉模糊目标信息系统为研究对象,以粗糙集和直觉模糊集为工具,以知识发现为目的,给出了从直觉模糊决策表中获取决策规则的一种有效方法。即通过对Pawlak粗糙隶属函数的定义进行推广,给出粗糙直觉模糊隶属函数,利用新的粗糙隶属函

2、数,建立了变精度粗糙直觉模糊集模型。在此模型基础上定义了变精度粗糙直觉模糊集的近似质量和近似约简,由近似约简导出概率决策规则集,从而给出了直觉模糊决策表的概率决策规则获取方法。最后,以实例说明了这一方法的有效性。关键词:直觉模糊集;变精度粗糙集;近似约简;近似质量;粗糙隶属函数中图分类号:TP301;O236文献标志码:Adoi:10.3969/.issn.1007—130X.2014.03.029⋯Decisionru’leacqUi·si·ti‘On1basec1IOn‘一‘●●·--·‘●●variableDreclsl0nroughintuitioni

3、stictuzzysetsWANGYan—ping(SchoolofScience,LiaoningUniversityofTechnology,Jinzhou121001,China)Abstract:Takingtheintuitionisticfuzzygoalinformationsystemastheresearchobject,roughsetandintuitionisticfuzzysetsastheresearchtools,knowledgediscoveryastheresearchpurpose,aneffec—tivemethodis

4、giventogetdecisionrulesfromtheintuitionisticfuzzydecisiontable.Thatis,throughgeneralizingthedefinitionofPawlakroughmembershipfunctions,theroughintuitionisticfuzzymem—bershipfunctionisgiven,andusingnewroughmembershipfunction,avariableprecisionroughintu—l‘tl‘OnlStl‘Cfuzzysetmodelisest

5、ablished.Andbasedonthismodel,theapproximationqualityandapprox—imatereductionofthevariableprecisionroughintuitionisticfuzzysetaredefined,theapproximatere—ductionderivestheprobabilisticdecisionrulesset,hencetheprobabilisticdecisionrulesoftheintuition—isticfuzzydecisiontableacquisition

6、methodisgiven.Finally,thepracticalexampleisgiventoillustratetheeffectivenessofthemethod.Keywords:intuitionisticfuzzysets;variableprecisionroughsets;approximationreduction;approxi—matequality;roughmembershipfunction要求也越来越高,人们希望自动地从数据中获取其1引言潜在的知识。作为知识发现的概率分析方法的工具,粗糙集、模糊集等几乎同时产生于2O世纪的下

7、智能信息处理是当前信息科学理论和应用研半世纪。特别是近20年间,知识发现(规则提取、究中的一个热点领域。由于计算机科学与技术的数据挖掘、机器学习)受到人工智能学界的广泛重发展,特别是计算机网络的发展,为人们提供了大视,知识发现的各种不同方法应运而生。文献[1]量的信息。信息量的不断增长,对信息分析工具的系统地介绍了各种信息系统上的知识发现与知识收稿日期:2012-08—14;修回日期:201212—27基金项目:辽宁省教育厅基金资助项目(I2012226)通信地址:121001辽宁省锦州市辽宁工业大学理学院Address:SchoolofScience,Lia

8、oningUniversityofTe

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