基于粗集优势关系的属性赋权相对熵优化模型

被引：5

作者：

毛军军 ^{[1
,2
]}

李侠 ^{[1
]}

吴涛 ^{[1
,3
]}

机构：

[1] 安徽大学数学科学学院

[2] 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室

[3] 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室

来源：

计算机工程 | 2011年 / 37卷 / 15期

基金：

中国博士后科学基金;

关键词：

粗糙集; 优势关系; 属性依赖度; 粒度; 相对熵;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

针对传统粗集理论中属性赋权不一致,甚至相悖的问题,把2个概率分布的相对熵扩展到任意2个单维向量的相对熵,并将相对熵视作一种距离。通过定义属性重要度的代数观和粒度观确定优化权重的取值范围,根据各方案的属性值尽可能靠近理想值、远离负理想值的原理,建立单目标赋权优化模型。针对等价关系的局限性,将优势关系引入属性权重确定方法中。基于优势关系的序信息系统,将代数观下和粒度观下的权重通过相对熵优化模型进行耦合,得到多属性决策中属性权重的优化解。算例分析结果证明了该模型的有效性。

引用

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