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南京大学学报（自然科学版） 2023年第6期59卷 1034-1047页

作者：金铭陈锦坤孙亚超闽南师范大学数学与统计学院漳州363000 福建省粒计算及其应用重点实验室闽南师范大学漳州363000

由于现实世界中属性具有多层次多尺度,因此多尺度决策表的概念被提出.目前对多尺度决策表的研究大多集中在最优尺度组合上,但通过最优尺度组合得到的并不是一个真正的约简集,仍需再次进行属性约简,因此可能会导致求约简的时间较长.为此... 详细信息

由于现实世界中属性具有多层次多尺度,因此多尺度决策表的概念被提出.目前对多尺度决策表的研究大多集中在最优尺度组合上,但通过最优尺度组合得到的并不是一个真正的约简集,仍需再次进行属性约简,因此可能会导致求约简的时间较长.为此考虑利用边界域条件熵直接求最优尺度约简.首先,引入多尺度决策表中最优尺度约简的定义,给出多种最优尺度约简的定义,探讨在协调和不协调两种背景下几种最优尺度约简之间的关系.其次,给出多尺度决策表中边界域条件熵的定义,讨论边界域条件熵的若干性质以及与约简的关系.最后,给出基于边界域条件熵的最优尺度约简算法,并用实验验证该方法的有效性.

关键词：粗糙集多尺度决策表最优尺度约简边界域条件熵

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基于邻域粗糙集和TOPSIS法组合决策方法及其应用

基于邻域粗糙集和TOPSIS法组合决策方法及其应用

引用

作者：卢岚南昌工程学院

学位级别：硕士

传统的粗糙集-TOPSIS法组合决策方法有效改善了TOPSIS法在构造评价矩阵存在的主观性问题,提高了决策精度。但该方法只适应于处理离散型数据的决策表信息系统,对于连续形数据的决策表信息系统,需要对数据进行离散化处理,而离散化处理后... 详细信息

传统的粗糙集-TOPSIS法组合决策方法有效改善了TOPSIS法在构造评价矩阵存在的主观性问题,提高了决策精度。但该方法只适应于处理离散型数据的决策表信息系统,对于连续形数据的决策表信息系统,需要对数据进行离散化处理,而离散化处理后会改变数据原始的属性性质,有时可能会导致数据失真,从而导致决策精度显著下降。邻域粗糙集与TOPSIS法组合评价方法可以直接处理连续型数据,其广泛应用于数值型数据信息系统决策领域,但是该类评价方法在某些决策表中可能会存在部分评价指标权重失真的情况,从而导致评价结果不准确。针对此类问题,提出改进方法。主要研究成果和内容如下: (1)给出了一种邻域粗糙集与TOPSIS法相结合的组合属性权重决策方法。针对传统的粗糙集与TOPSIS法组合决策方法不能有效处理连续数据的决策表等问题,引入邻域粗糙集与TOPSIS法结合,提出了改进方法。首先,以属性在区分不同的邻对象所起的作用为依据,给出一种邻域粗糙集中分辨矩阵属性重要度定义方法,合理反映各属性在决策时所起的作用,可以有效改进原有邻域粗糙集只有核属性变化才能引起重要度改变的问题。然后,将邻域分辨矩阵属性重要度得到的客观属性权重与TOPSIS法得到的主观属性权重进行结合以解决主观性带来的影响问题。将邻域粗糙集和TOPSIS法的组合决策方法运用到辐射源威胁排序上,辐射源威胁等级判断是指侦察机利用侦察到的辐射源参数如载频、重复频率、脉冲宽度、方位来判定威胁等级。合适的排序方式很重要,本方法充分考虑到了各属性对于决策的意义,使得最后给出的排序结果也将更客观准确。 (2)提出了一种邻域边界域条件熵与TOPSIS法相结合的决策方法。针对邻域粗糙集和TOPSIS法组合评价方法,在某些决策表中会存在部分评价指标权重失真等问题。提出新的改进方法,新方法主要工作包括方法三个方面:一是基于邻域条件熵给出了一种新的属性重要度度量方法,该方法以边界域对象变化为依据,通过邻域边界域信息熵和条件熵计算属性重要度;二是在新的属性重要度基础上定义了一种属性贡献度,并且证明了所有属性的贡献度均为非零;三是采用属性贡献度计算评价指标在决策系统中所占权重,从而确保了所有评价指标所占权全为非零,并以此为基础,提出了一种邻域条件熵和TOPSIS法的组合决策方法;最后,使用实例验证了本文提出的组合决策方法的实用性和有效性,与原有决策方法相比更贴近事实,并且能提高决策精度。 (3)将组合决策方法应用于灌溉用水效率评价中。灌溉用水效率反映了不同尺度条件下不同灌区的工程状况、管理水平和灌溉水平,研究提高灌溉水利用效率对于环境保护、缓解水资源危机、促进绿色生态农业发展以及可持续社会建设具有重要意义。将邻域粗糙集和TOPSIS法的组合决策方法运用到灌溉用水效率评价上,将影响灌溉用水效率的每个指标因素的权重进行计算,得到每个评价指标对灌溉用水效率所起到的作用,算例表明组合决策方法得到排序结果更客观准确,可以帮助决策者更快的了解到每个灌区的灌溉用水情况,并采取相应措施提升灌溉用水效率,减少水源消耗。

关键词：邻域粗糙集 TOPSIS法邻域分辨矩阵属性重要度评价指标边界域条件熵

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