基于決策粗糙集的代價敏感多類分類模型與多目標決策.pdf

1、粗糙集理論是波蘭學者Z.Pawlak于1982年提出的一種能夠有效處理不精確和不確定信息的數(shù)學工具。該理論把知識看作是不可分辨關系，并引入上、下近似的概念來刻畫知識的不確定程度。經(jīng)典粗糙集中上、下近似集由等價類與概念類的代數(shù)包含關系定義，在此基礎上進一步定義了正域、負域和邊界域的概念，但是缺乏對這些概念的語義解釋。決策粗糙集模型是經(jīng)典粗糙集模型的概率推廣，將經(jīng)典粗糙集模型中的代數(shù)包含關系拓展為可調(diào)的概率包含關系。三支決策(Three-w

2、ay Decision)是決策粗糙集在方法論層次上的進一步提升，基于符合人類認知的決策模式，給出了粗糙集正域、負域和邊界域的三支決策語義解釋。它認為:人們在實際決策過程中，對于具有充分把握接受或拒絕的事物能夠立即做出快速的判斷;對于那些不能立即做出決策的事物，人們往往會推遲對事件的判斷，即:延遲決策。因此，三支決策模型將邊界域看作是一種延遲決策，從而減少了錯誤拒絕或錯誤接受造成的損失，符合人們在決策過程中的思維習慣，具有很大的優(yōu)越性。目

3、前，三支決策理論已成功應用在多個領域中，如醫(yī)療系統(tǒng)、風險投資、教學評價等領域。
　　但是現(xiàn)有的三支決策存在以下兩個問題:1）大多數(shù)的研究與應用都是假設兩類分類問題存在，然而在真實決策中這種假設并不合理。因此必須考慮多類分類問題。如醫(yī)生診斷病人時并不僅僅是判斷病人是否患有感冒，而是希望能夠判斷病人是患感冒，還是患肺炎，或其他疾病。2）大多數(shù)研究只是針對一個決策目標，即單目標決策，然而在實際應用中存在很多多目標決策的問題。為此本文基于

4、決策粗糙集，改善了多類分類模型與多目標決策，主要研究內(nèi)容如下:
　　(1)基于決策粗糙集模型，借鑒三支決策的思想，通過增加延遲決策類，將m個多類分類問題變?yōu)閙+1個多類分類問題，提出一種新的基于決策粗糙集的代價敏感的多類分類模型。該模型根據(jù)最小風險貝葉斯決策準則，既考慮了不同決策類的誤分類代價是不同的，即具有代價敏感性，又使得最終的決策結(jié)果不存在沖突，并用實例與實驗驗證了該模型的有效性。在該模型的基礎上，給出了分布式約簡算法。