粗糙集理论与其他理论的杂合研究

粗糙集是研究不精确、不确定与不完全数据的软计算方法,文章介绍了粗糙集理论与方法的主要内容,并对该理论与方法的优势、劣势及与其他软计算方法的杂合进行了综述.     

偏好多属性决策表概率决策的扩展粗糙集方法

通过用优势关系代替不可分辨关系，并设定置信阈值α，提出了一种可以从偏好多属性决策表中发现偏好概率规则集的扩展粗糙集模型。该方法可以处理偏好多属性决策表中可能的不相容性，获取由偏好对象组成的偏好概率决策规则，设计了相应的算法。研究结果表明：由该方法获取的最小偏好概率规则集，使用的务件数量较少，且导出规则的数量较少、较强。