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决策理论与方法（基于粗糙集）.ppt

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简介：
本PPT探讨了决策理论与方法，并特别聚焦于运用粗糙集技术来解决不确定性问题。通过结合实例分析，深入浅出地讲解了如何利用该理论优化决策过程。 粗糙集理论的基本概念包括完备决策系统的分析方法、不完备决策系统的分析方法以及基于优势关系的粗糙决策分析方法。此外还有基于扩展优势关系的粗糙决策分析方法也被提出和发展。

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  • 决策理论与方法（基于粗糙集）.ppt
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    本PPT探讨了决策理论与方法，并特别聚焦于运用粗糙集技术来解决不确定性问题。通过结合实例分析，深入浅出地讲解了如何利用该理论优化决策过程。 粗糙集理论的基本概念包括完备决策系统的分析方法、不完备决策系统的分析方法以及基于优势关系的粗糙决策分析方法。此外还有基于扩展优势关系的粗糙决策分析方法也被提出和发展。
     
  • 基于粗糙集的决策方法.ppt
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    本演示文稿探讨了利用粗糙集理论进行决策分析的方法，旨在为不确定性和不完整信息环境下的决策提供有效工具。 PPT内容详尽，共110页，涵盖了粗糙集决策理论与应用的相关知识。其中重点介绍了粗糙集的思想基础以及决策规则等内容。
     
  • 粗糙集理论与应用PPT
    优质
    本PPT介绍粗糙集理论的基本概念、数学模型及其在数据处理和知识发现中的应用，涵盖不确定性数据分析和决策系统优化等方面。 简单介绍粗糙集的基础知识，适合初学者阅读的简易材料。
     
  • 粗集聚类：基于粗糙集理论的聚类方法
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    《粗集聚类：基于粗糙集理论的聚类方法》一文探讨了利用粗糙集理论改进传统聚类算法的新路径，旨在提高数据分类的准确性和效率。 使用粗糙集进行聚类的Python实现 ### 说明 - 整数特征的粗糙聚类：请参见 README_rough_sets 文件。 - 浮点特征的粗糙K均值聚类：请参见 README_rough_kmeans 文件。 ### 输入 两种算法都接受一个字典作为输入，包含 : 列表对（整型或浮点型特征）的形式。 ### 用法 - testsrough_clustering_tests.py - 示例使用和测试已知的二分类聚类问题，在UCI Statlog 数据集中用于信用风险的数据集。 - testsrough_kmeans_tests.py - 浮动特性的粗糙K均值算法示例。
     
  • 粗糙集理论与方法（清晰版）
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    《粗糙集理论与方法》是一本详细介绍粗糙集理论基础、模型构建及其应用的经典著作。本书系统地阐述了如何利用粗糙集技术处理不确定性信息，并提供了丰富的实例和案例研究，适用于科研人员及高校师生阅读参考。 《粗糙集理论与方法》全面介绍了粗糙集理论的基本内容及应用方法，并力求涵盖国内外最新的研究成果。该书的主要章节包括：粗糙集的基础概念、计算技术、代数特性和逻辑性质、多种推广模型的探讨，以及与其他处理不确定或不精确问题理论的关系和在不完备信息系统中的运用方法。
     
  • 基于粗糙集的BWM-TOPSIS多准则群体决策方法
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    本研究提出了一种结合粗糙集理论、BWM与TOPSIS模型的新型多准则群体决策方法，旨在提高决策过程中的信息利用效率和决策准确性。通过优化权重确定机制及综合评价体系，该方法为复杂环境下的群体决策提供了一个有效的工具。 多准则群决策是当前决策研究的一个热点领域，在处理信息的不确定性和评价主体性的背景下选择合适的决策方法是一项挑战性任务。为解决这一问题，本段落提出了一种基于粗糙数的新颖多准则群决策方案。首先，通过引入基于粗糙数的最佳最差法（RBWM）来确定评估标准的权重；其次，利用改进后的逼近理想解排序法（RTOPSIS），该方法采用了粗糙数进行优化以评价备选方案并作出最优选择；最后，本段落通过一个实例展示了所提出的方法的应用，并进行了灵敏度分析。同时与其他决策方法进行了对比分析，验证了新提出的群决策方法的有效性和准确性。
     
  • 粗糙集理论及方法（张文修）.pdf
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    《粗糙集理论及方法》由张文修撰写，该书详细探讨了粗糙集这一数学工具的基本理论、分析方法及其应用实践，为读者提供了深入理解数据不确定性问题的有效途径。 粗糙集理论与方法（张文修）这本书详细介绍了粗糙集的基本概念、数学模型以及在数据分析中的应用。书中不仅探讨了如何利用粗糙集进行数据处理和知识发现，还深入讲解了一系列相关的算法和技术细节，为读者提供了一个全面而系统的理解框架。
     
  • 关于粗糙集与邻域粗糙集的基础理论及程序实例分析
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    本论文深入探讨了粗糙集及其变种——邻域粗糙集的基础理论，并通过具体程序实例进行了详细分析和应用说明。 本段落档涵盖了粗糙集与邻域粗糙集的基本理论及程序算例，并提供了基于MATLAB的邻域粗糙集计算实例。文档内容包括对这两种方法的基础知识讲解、实际应用案例以及软件的应用介绍，同时附有使用示例以帮助理解。 压缩文件内包含三个m文件（用于运行代码）、一个mat文件（数据存储）和一份pdf文档（理论与操作指南）。这些资源旨在为用户提供全面的学习材料和支持。
     
  • 粗糙集理论概述
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    粗糙集理论是一种处理不确定性和不完整信息的数学工具，由波兰数学家扎德 Pawlak 在1982年提出，广泛应用于数据挖掘、机器学习和知识获取等领域。 粗糙集理论是一种处理不确定性和不完整数据的数学工具，在数据分析、机器学习等领域有广泛应用。
     
  • 邻域粗糙集与经典粗糙集的基本理论及程序算例 V2.0.1（2015.04.06）
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    本文档为V2.0.1版，更新于2015年4月6日，阐述了邻域粗糙集和经典粗糙集的理论基础，并提供了详细的程序算例。 文档内容涉及粗糙集与邻域粗糙集的基本理论及程序算例。原版本一两年前上传过，现已更新修复了此前网友测试过程中发现的一个bug，并附有详细的更新说明。对于前期下载过该程序的用户，若有需要可直接联系作者获取最新版本（联系方式不在此公开）。附件包括理论说明文档、计算程序、演示数据和算例解释等资料，旨在帮助大家更好地学习相关知识。希望各位能积极参与交流与探讨，共同进步。