米奥斯·卡季安斯基;萨尔瓦多格雷科;罗马人Słowiánski 基于优势的粗糙集方法用于多准则排序的稳健序数回归。 （英语） 兹比尔1355.91029 信息科学。 283, 211-228 (2014). 摘要：我们提出了一种新的基于优势的粗糙集方法（DRSA）的多准则排序方法。决策者（DM）提供的偏好信息是一组可能不精确且不一致的赋值示例，这些示例针对DM相对熟悉的参考备选方案子集。为了构造数据，我们使用DRSA，然后，用所有最小规则集表示赋值示例，这些规则集涵盖了类联合的较低近似值的所有替代项。这种规则集称为最小覆盖集，它是与DM的偏好信息兼容的偏好模型的实例之一。通过这种方法，我们将稳健序数回归（ROR）原理应用于决策规则偏好模型。对于每个备选方案，我们推导出必要和可能的赋值，分别指定由所有或至少一组兼容规则指定备选方案的类别范围，以及类别可接受性指数。我们还引入了一个具有代表性的兼容最小覆盖规则集的概念，其选择基于ROR的结果，解决了稳健性问题。通过将69个土地区域分为4类，代表不同的风险水平，证明了该方法的应用。 引用于18文件 MSC公司： 91B06型 决策理论 62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面） 关键词：多标准排序;稳健序数回归;基于优势的粗糙集方法;决策规则偏好模型;代表性偏好模型;偏好学习 软件：视觉UTA;jMAF公司;4百万卡2 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{M.Kadziáski}等人，《信息科学》。283211-228（2014年；兹比尔1355.91029） 全文： 内政部 链接 参考文献： [2] Błaszczynski，J。；Greco，S。；马塔拉佐，B。；Słowiáski，R。；Szelag，M.，jMAF-基于支配权的粗糙集数据分析框架，（Skowron，A.；Suraj，Z。，《粗糙集与智能系统》-《记忆》中的Zdzisław Pawlak教授。《粗糙集和智能系统》，《记忆》，《智能系统参考库》，第42卷（2013），《斯普林格：斯普林格柏林》，185-209年·Zbl 1251.68030号 [3] 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