【摘 要】
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经典决策粗糙集模型仅仅依据单个代价矩阵进行风险决策,没有考虑到风险代价的多样性和复杂性。为了弥补现有模型的不足,首先,从加权投票机制的角度引入基于多重代价融合的风
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经典决策粗糙集模型仅仅依据单个代价矩阵进行风险决策,没有考虑到风险代价的多样性和复杂性。为了弥补现有模型的不足,首先,从加权投票机制的角度引入基于多重代价融合的风险分析方法,提出一种基于加权代价的决策粗糙集方法。然后,研究基于加权代价的决策粗糙集模型与其他模型的性质和关系,分析它们之间的度量和代价关系。最后,通过UCI数据集验证该方法的有效性和鲁棒性。
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