基于證據(jù)理論的粗糙集方法.pdf

1、對(duì)信息的處理問(wèn)題一直是人們關(guān)注和研究的焦點(diǎn)，證據(jù)理論和粗糙集理論正是通常用于處理信息最常用的兩個(gè)工具。利用證據(jù)理論可以對(duì)信息進(jìn)行合成，進(jìn)行決策；粗糙集理論可以對(duì)信息進(jìn)行約簡(jiǎn)處理，從海量的信息中提取對(duì)人們有用的信息和決策規(guī)則進(jìn)行決策?；诖?，這兩種理論在很多方面相互滲透。
　　 本文分別從證據(jù)理論，粗糙集理論兩個(gè)方面對(duì)信息的合成和約簡(jiǎn)進(jìn)行了討論。首先指出了證據(jù)理論在處理沖突信息時(shí)的不足，介紹了處理沖突信息的一些思想方法，并提出了一

2、種基于近鄰思想的新的沖突信息處理方法，通過(guò)例子，說(shuō)明了這種新的處理方法的有效性；之后，本文介紹了粗糙集的基本知識(shí)，對(duì)粗糙集中屬性重要性的定義的不足之處進(jìn)行了討論，提出了一個(gè)新的基于屬性相互包含程度的新定義，給出了該定義下的重要性定義的性質(zhì)并給出例子說(shuō)明該定義的有效性。
　　 最后，本文指出了證據(jù)理論和粗糙集理論內(nèi)在聯(lián)系，討論了基于粗糙集理論的證據(jù)理論方法和基于證據(jù)理論的粗糙集理論方法。在基于粗糙集理論的證據(jù)方法中，給出了分解決策