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三向决策空间和三向决策
三向决策空间和三向决策
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三向决策空间和三向决策
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决策表的三向决策模型
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为了解决基于粗糙集三区域的经典三路决策模型的退化现象，提出了决策陷阱的概念，为决策表（3WD-D）建立了新颖的三路决策模型。 3WD-D采用三分法行动框架，并在行动成分中重新定义了三种策略，分别是接受权利决策，拒绝决策陷阱和不承诺。 根据新策略，宇宙被分为三个新区域。 它们分别是accepting.region（AR），拒绝区域（RR）和延迟区域（DR）。 相关的理论分析和实验表明，3WD-D解决
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三向决策理论的边界区域多粒度挖掘
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在三向决策理论中，所有样本都分为三个区域：正区域，负区域和边界区域。 缺少详细信息可能无法确定边界区域中的样本，因此使用了第三个非承诺选项。 减少边界区域是一个新问题。 本文提出了一种多粒度三向决策（MGTD）算法来减少边界区域。 在多颗粒过程的开始，使用覆盖算法对样本进行划分，该算法不需要阈值。 然后，在边界区域中定义成对的异构点（HP），以获得多样性信息。 此详细信息用于定义属性子集。 最终，
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基于三向决策模型的决策表属性约简方法
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随机决策理论粗糙集中的三向决策
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在先前的决策理论粗糙集（DTRS）中，其损失函数值是精确的。 本文将损失函数的精确值扩展到更现实的随机环境。 基于贝叶斯决策理论，将随机损失函数引入决策理论粗糙集理论。 针对最小贝叶斯预期风险，建立了随机决策理论粗糙集理论（SDTRS）模型。 还分析了SDTRS的相应命题和标准。 此外，我们分别研究了均匀分布和正态分布下的两种特殊SDTRS模型。 最后，对公私伙伴关系（PPP）项目投资的实证研究验
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