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黄倩倩;黄燕勇;李天瑞;杨欣

不完全混合数据多维变化的动态三元邻域决策模型。 （英语） Zbl 07810810号

信息科学。 597, 358-391 (2022).
摘要：三方决策理论作为一种强大的粒度计算方法，在不确定性环境下的决策中得到了广泛的应用。不完全混合数据中包含异质和缺失特征的决策任务在实际情况中非常丰富。为了处理这些任务，研究了一些基于三方决策的工作。然而，用于评估对象的损失是精确实数，这使得这些决策模型在不完全混合数据中存在缺失值时，在应用中存在一定的局限性。因此，本文通过将区间值损失函数分配给每个对象，并进一步采用平均策略来整合每个数据驱动邻域类中对象的区间值损失功能，构建了一个广义三元邻域决策模型。此外，考虑到不完整混合数据的对象和属性将随时间同时发生变化，本文还提供了一个有效的框架来动态维护所提模型的三向区域。通过引入矩阵运算和相关概念的矩阵形式，首次提出了一种基于矩阵的三元区域计算方法。然后，在对象和属性同时变化的情况下，分别提出了基于矩阵的增量式区域更新机制和算法。在九个数据集上的实验结果表明，与静态算法相比，该增量算法可以有效地提高进化数据的计算性能。

MSC公司：

68泰克 人工智能

关键词：

三方决策;不完全混合数据;矩阵法;增量学习
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{Q.Huang}等人，《信息科学》。597358-391（2022；Zbl 07810810）
全文： 内政部

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