基于粗糙分类的不确定可拓群决策数据挖掘及应用
来源期刊：控制与决策2012年第6期
论文作者：朱佳俊 郑建国 李金兵
文章页码：850 - 854
关键词：可拓集;可拓决策;粗糙分类;数据挖掘;规则提取;
摘 要：针对可拓分类的不足及分类中存在的不确定性,将关联函数与决策函数相结合,研究不确定条件下可拓群决策的可拓变换与粗糙分类、属性约简与规则提取、数据分析与方案识别,以实现决策对象在不确定条件下的比较与选择;解决了多方案可拓分类和动态识别的系统分类问题,提高了可拓群决策数据挖掘的准确性和可信度.
朱佳俊1，郑建国1，李金兵2
1. 东华大学管理学院2. 北京大学国家发展研究院
摘 要：针对可拓分类的不足及分类中存在的不确定性,将关联函数与决策函数相结合,研究不确定条件下可拓群决策的可拓变换与粗糙分类、属性约简与规则提取、数据分析与方案识别,以实现决策对象在不确定条件下的比较与选择;解决了多方案可拓分类和动态识别的系统分类问题,提高了可拓群决策数据挖掘的准确性和可信度.
关键词：可拓集;可拓决策;粗糙分类;数据挖掘;规则提取;
