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基于软信息的软决策新方法研究

肖智

  随着社会的进步和发展,决策方法的研究和应用已取得了很大的进展,但在知识经济与信息社会到来的今天,人们所面临的决策问题日趋复杂,它们具有:海量信息与小样本信息共存;确定性与不确定性共存;准确性与不准确性共存;动态性和静态性共存;模型化与非模型化共存;单目标与多目标共存;线性与非线性共存等特征。现有的决策方法面对上述复杂的决策问题普遍存在:复杂信息识别困难、模型构建困难、函数与函数参数选择困难、计算复杂度高(易出现 NP问题)等问题。比如:传统决策方法易出现建模困难(特别是在处理多因素多目标决策问题时),现代的软计算决策方法(如:神经网络决策、遗传算法等)易出现函数与函数参数选择困难、计算复杂度高(易出现 NP 问题)等问题,新近发展起来的处理大样本问题的粗决策方法在属性约简、特征提取等方面也易出现 NP 问题,1995 年产生的能处理小样本问题的支持向量机决策方法也存在核函数选择、核函数中参数的确定、扩维方法确定等困难。因此,现有决策方法已不能较好地解决多特征融合的复杂决策问题。从而,提供一套快捷、能综合处理具有各种特征的决策方法已是当务之急。本文通过深入分析现有复杂决策问题的特征,在大量检索国内外资料、跟踪国际前沿技术基础上,应用多学科交叉技术,将软集合、支持向量机、粗糙集等国际前沿技术的思想和方法引入到论文中,并将管理学、统计学、代数学、人工智能、信息科学等科学知识相融合。在系统的观点指导下,针对上述特征,重点研究了软信息识别、模型或因素筛选规则确定、决策方法制定等方面问题,提出了一套基于软信息的软决策方法。最后经实际算例计算、模拟,对计算结果进行了对比分析得出该套方法可行、有效、快捷、方便、计算量小,具有理论意义和应用价值。本文的主要创新之处:1、将软集合理论应用于软信息的识别中,根据软信息的特征,通过构造软信息特征向量映射,建立了基于软集合的信息表,提出了一种基于软集合理论的软信息识别方法,为多因素软信息的识别提供了一条有效的途径。2、将粗糙集理论应用于组合预测问题中,提出了一种基于粗糙集的组合预测方法,为数据驱动下预测模型的筛选和组合系数的合理确定提供了一种有效方法。3、将粗糙集理论的规则提取技术用于软信息的多因素动态预测问题中,利用提取的因素与预测指标之间相关关系的概约化描述建立了预测模型,推导了预测模型中参数的递推公式,减少了信息更新时模型参数的计算量,为多因素相关关I重庆大学博士学位论文系的分析提供了一种有效的方法。4、将粗糙集理论和代数理论与方法相结合,建立了基于粗代数的软决策模型,提出了一种基于粗代数的软决策方法,为多因素(多目标)的软决策问题中的因素约简与规则提取提供了高效的方法。5、将粗糙集、支持向量机的原理与思想和代数结构(同构)理论与方法相融合,建立了决策集合的一个二元同余关系,构造了因素集合到决策商集的一个同构映射,提出了一种基于代数结构的软决策方法,为多因素小样本软决策问题提供了一条有效的途径。……   
[关键词]:软信息;软决策;软集合;粗糙集;代数
[文献类型]:博士论文
[文献出处]:重庆大学2003年
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