方、余;最小值，风扇 具有三向决策的成本敏感近似属性约简。 （英文） Zbl 1452.68208号 国际J近似推理 104, 148-165 (2019). 摘要：在粗糙集的研究谱中，属性约简的任务是获取一个保持原始数据某些属性的最小属性子集。成本敏感属性约简旨在最小化各种类型的成本。近似属性约简允许决策者利用知识发现的优势和他们自己的偏好。本文提出了定性和定量准则下的成本敏感近似属性约简问题。定性准则是指不可分辨性，而定量准则是指近似参数（ε）和成本。我们提出了一个基于三方决策和区分矩阵的框架来处理这个新问题。首先，通过对层次粒度结构的解释，设计了属性子集的质量函数。其次，通过考察属性重要性，设计了性价比指标的适应度函数。第三，应用三元决策理论，基于适应度函数和阈值对（α，β）将属性划分为三组。最后，在该框架下设计了基于删除和基于添加的成本敏感近似约简算法。实验结果表明，我们的算法优于最新的方法。 引用于30文件 MSC公司： 68层37 人工智能背景下的不确定性推理 关键词：属性约简;成本敏感型学习;（in）可辨性;粒度计算;三方决策 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{Y.Fang}和\textit{F.Min}，国际J.近似推理104，148--165（2019；Zbl 1452.68208） 全文： 内政部 参考文献： [1] Pawlak，Z.，《粗糙集：数据推理的理论方面》，第9卷（2012），施普林格科学与商业媒体 [2] 斯科伦，A。；Rauszer，C.，《信息系统中的区分矩阵和函数》，331-362（1992），施普林格荷兰：施普林格荷属多德雷赫特 [3] 姚，Y。；Zhao，Y。；Wang，J.，《关于约简构造算法》，100-117（2008），施普林格柏林-海德堡：施普林格-柏林-海德堡-柏林，海德堡·Zbl 1154.68513号 [4] Miao，D。；Zhao，Y。；姚，Y。；李，H。；Xu，F.，Pawlak粗糙集模型一致和不一致决策表的相对约简，信息科学。，179, 24, 4140-4150 (2009) ·Zbl 1183.68608号 [5] Yao，Y.，《三路决策：粗糙集理论中规则的解释》，642-649（2009），施普林格-柏林-海德堡：施普林格–柏林-海德堡-柏林，海德堡 [6] 最小值，F。；他，H。；钱，Y。；Zhu，W.，测试敏感属性约简，信息科学。，181, 22, 4928-4942 (2011) [7] 关，J。；Bell，D.，《信息系统的粗糙计算方法》，Artif。智力。，105, 1-2, 77-103 (1998) ·Zbl 0909.68047号 [8] Wang，G.-Y。；Yu，H。；杨丹，基于条件信息熵的决策表约简，中国计算机学报。，25, 7, 759-766 (2002) [9] Jue，W。；Ju，W.，基于辨别矩阵的约简算法：有序属性方法，J.Comput。科学。技术。，16, 6, 489-504 (2001) ·Zbl 1014.68160号 [10] 朱伟。；王凤英，覆盖广义粗糙集的约简与公理化，信息科学。，152, 217-230 (2003) ·兹比尔1069.68613 [11] 胡，Q。；Yu，D。；Xie，Z.，基于模糊粗糙技术的信息保留混合数据约简，模式识别。莱特。，27, 5, 414-423 (2006) [12] 最小值，F。；朱伟，带误差范围和测试成本的数据属性约简，信息科学。，211, 48-67 (2012) ·Zbl 1250.68227号 [13] 方，Y。；刘，Z.-H。；Min，F.，一种用于具有误差范围的数值数据多目标成本敏感属性约简的PSO算法，软计算。，21, 23, 7173-7189 (2017) [14] 钱，J。；当，C。；岳，X。；Zhang，N.，动态粒度下连续三方决策的属性约简，国际期刊近似推理。，85, 196-216 (2017) ·Zbl 1419.68175号 [15] 姚，Y。；Wong，S.，《近似概念的决策理论框架》，国际期刊Man-Mach。螺柱，37、6、793-809（1992） [16] 李，H。；周，X。；赵，J。；Liu，D.，《决策理论粗糙集模型中的属性约简：进一步研究》，466-475（2011），施普林格-柏林-海德堡：施普林格 [17] Ziarko，W.，粗糙集的概率方法，国际期刊近似推理。，49, 2, 272-284 (2008) ·Zbl 1191.68705号 [18] Yao，Y.，概率粗糙集近似，国际期刊近似推理。，49, 2, 255-271 (2008) ·Zbl 1191.68702号 [19] Ziarko，W.，可变精度粗糙集模型，J.Compute。系统。科学。，46, 1, 39-59 (1993) ·Zbl 0764.68162号 [20] 米·J·S。；吴维珍。；Zhang，W.-X.，基于变精度粗糙集模型的知识约简方法，信息科学。，159, 3-4, 255-272 (2004) ·Zbl 1076.68089号 [21] 张伯伟。；最小值，F。；Ciucci，D.，通过基于覆盖的邻域粗糙集进行基于代表的分类，应用。智力。，43, 4, 840-854 (2015) [22] 李，H。；张，L。；周，X。；黄，B.，使用深度神经网络的成本敏感序贯三方决策建模，国际期刊近似推理。，85, 68-78 (2017) ·Zbl 1419.68078号 [23] D·勒·扎克。；Ziarko，W.，《贝叶斯粗糙集模型的研究》，国际期刊近似推理。，40，1，81-91（2005年）·1099.68089兹比尔 [24] 拉扎，M.S。；Qamar，U.，《通过避免正区域使用基于粗糙集的直接相关性计算进行特征选择》，《国际期刊近似原因》。，92, 175-197 (2018) ·Zbl 1423.68512号 [25] 谢，X。；Qin，X.，动态不完备决策系统的一种新的增量属性约简方法，国际期刊近似推理。，93, 443-462 (2018) ·Zbl 1452.68235号 [26] Jing，Y。；李·T。；黄，J。；张勇，一种基于知识粒度的属性泛化增量式属性约简方法，国际期刊近似推理。，76, 80-95 (2016) ·Zbl 1385.68047号 [27] 冯·T。；风机，H.-T。；Mi，J.-S.，基于三方决策的可变精度多粒度模糊粗糙集的不确定性和约简，国际期刊近似推理。，85-36-58（2017）·Zbl 1419.68163号 [28] Pawlak，Z.，《粗糙集与智能数据分析》，信息科学。，147, 1-4, 1-12 (2002) ·Zbl 1018.68082号 [29] Pawlak，Z。；Skowron，A.，《粗糙集的雏形》，Zdzisław Pawlak的生活和工作（1926-2006）。Zdzisław Pawlak生活与工作（1926-2006），《信息科学》。，177, 1, 3-27 (2007) ·Zbl 1142.68549号 [30] 李，J。；梅，C。；Lv，Y.，《不完全决策情境：近似概念构建、规则获取和知识约简》，《国际期刊近似推理》。，54, 1, 149-165 (2013) ·Zbl 1266.68172号 [31] 方，Y。；刘，Z.-H。；Min，F.，《具有误差范围的数据的多目标成本敏感属性约简》，国际J·马赫出版社。学习。赛博。，7, 5, 783-793 (2016) [32] Ślȩzak，D.，不一致决策表分析的标准化决策函数和度量，Fundam。通知。，44, 3, 291-319 (2000) ·Zbl 0970.68171号 [33] Ślȩzak，D.，决策表中的近似约简，（（1996），格拉纳达大学：西班牙格拉纳达学院），1159-1164 [34] 贾，X。；Liao，W。；唐，Z。；Shang，L.，决策论粗糙集模型中的最小成本属性约简，信息科学。，219, 151-167 (2013) ·Zbl 1293.91049号 [35] 贾，X。；唐，Z。；Liao，W。；Shang，L.，《决策论粗糙集模型的优化表示》，《决策理论粗糙集专题》。《决策论粗糙集》专刊，《国际近似推理》。，55,1，第2部分，156-166（2014）·Zbl 1316.68179号 [36] Ju，H。；杨，X。；杨，P。；李，H。；周，X.，《决策论粗糙集中的适度属性约简方法》，376-388（2015），Springer International Publishing：Springer国际出版公司Cham [37] 黄，J。；Wang，J。；姚，Y。；Zhong，N.，通过学习成对偏好的成本敏感三向推荐，国际期刊近似理由。，86，28-40（2017）·Zbl 1419.68209号 [38] 吴永新。；Min，X-Y。；最小，F。；Wang，M.，标签均匀分布模型下的成本敏感主动学习，Int.J.近似原因。（2018），出版中 [39] 姚，Y。；赵勇，用于构造属性约简的区分矩阵简化，信息科学。，179, 7, 867-882 (2009) ·Zbl 1162.68704号 [40] Yao，Y.，粒度计算的划分模型，（Peters，J.F.；Skowron，A.；GrzymałA-Busse，J.W.；Kostek，B.；łwiniarski，R.W.；Szczuka，M.S.，《粗糙集汇刊I》（2004），施普林格-柏林-海德堡：施普林格-柏林-海德堡-海德堡，海德堡），232-253·Zbl 1104.68776号 [41] 姚，Y。；赵勇，决策论粗糙集模型中的属性约简，信息科学。，178, 17, 3356-3373 (2008) ·Zbl 1156.68589号 [42] 高，C。；Yao，Y.，《缩减建设的附加策略》，535-546（2014），Springer International Publishing：Springer国际出版社Cham·Zbl 1323.68491号 [43] 姚，Y。；Zhao，Y。；Wang，J。；Han，S.，基于用户属性偏好的机器学习模型，587-596（2006），施普林格-柏林-海德堡：施普林格·Zbl 1162.68588号 [44] Yao，Y.，《三方决策理论概述》，1-17（2012），斯普林格·柏林-海德堡：斯普林格-柏林-海德堡-柏林，海德堡·Zbl 1404.68177号 [45] 胡碧琴，三向决策空间和三向决策，多媒体建模。多媒体建模，信息科学。，281, 21-52 (2014) ·Zbl 1355.68256号 [46] Yao，Y.，《粗糙集与三方决策》（Ciucci，D.；Wang，G.；Mitra，S。；Wu，W.-Z.，《粗糙集与知识技术：第十届国际会议论文集》，RSKT 2015，作为粗糙集国际联合会议的一部分举行。《粗糙集与知识技术：第十届国际会议论文集》，RSKT 2015，作为粗糙集国际联合会议的一部分，IJCRS 2015，中国天津，2015年11月20日至23日（2015），Springer International Publishing：Springer国际出版社Cham），62-73·Zbl 1444.68250号 [47] Yao，Y.，《三种决策和认知计算》，Cogn。计算。，8, 4, 543-554 (2016) 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。