[发明专利]冲突关系下的数据驱动变精度优势粗糙集阈值获取方法

权利要求书

1.一种冲突关系下的数据驱动可变精度优势关系粗糙集阈值获取方法，其特征在于：包括以下步骤： 

S1.获取信息数据并根据获取的信息数据建立决策表； 

S2.根据建立的决策表，确定优势关系； 

S3.根据优势关系，构建优势关系粗糙集； 

S4.根据优势关系定义冲突关系； 

S5.根据冲突关系定义冲突集并求解最小冲突集； 

S6.根据冲突集最小冲突集确定决策表局部最小确定性α_c,则该α_c为所求阈值。 

2.根据权利要求1所述的冲突关系下的数据驱动可变精度优势关系粗糙集阈值获取方法，其特征在于：所述决策表满足以下关系： 

定义1决策表：假定一个决策表，由4元组构成S＝＜U,R,V,f＞，其中U为论域，R＝C∪D为属性集合，其中C为条件属性集，D为决策属性集，V为属性值域，f为信息函数，即f:U×R→V。 

3.根据权利要求1所述的冲突关系下的数据驱动可变精度优势关系粗糙集阈值获取方法，其特征在于：所述优势关系满足以下关系： 

定义2优势关系：设x,y∈U，若对于，偏好属性值f(y,q)≥f(x,q)，用yD_Px表示，即满足这样的关系称为优势关系；这样定义的优势关系实际为弱优势关系，表达了对象集在属性q上的一个偏好；若对于，f(y,q)＞f(x,q)成立，该关系则转换为强优势关系；若对于，f(y,q)＝f(x,q)成立，该关系则转换为不可分辨关系；x，y表示论域U中的对象，P表示条件属性集C的子集； 

定义3分类的上联合和下联合：决策属性D将论域U划分为n个类Cl＝{Cl_t|t∈{1,2...,n}}，其中Cl_nfCl_n-1fLfCl₁，t类的上联合定义为下联合定义为表明x至少属于类Cl_t，表明x至多属于类Cl_t；Cl表示决策属性将论域划分类型的集合，s，t，n表示决策类别，Cl_n表示第n个决策类，Cl_s表示第s个决策类，表示不劣于第t个决策类的对象合集，表示不优于第t个决策类的对象合集； 

相关性质： 

定义4冲突优势关系：对任意一个S＝＜U,R,V,f＞，给定y∈Cl_i,并且满足xD_py，但或则称为冲突优势关系，用xD_p^cy表示，即 

定义5对象x的P优势集和劣势集：设S＝＜U,R,V,f＞为偏好多属性决策表，R＝C∪D，给定 关于x的P-优势集和P-劣势集分别定义如下： 

表明y至少和x一样好，其中yD_Px表示y优于x； 

表明y至多和x一样好，其中xD_py表示x优于y。 

4.根据权利要求1所述的冲突关系下的数据驱动可变精度优势关系粗糙集阈值获取方法，其特征在于：所述优势关系粗糙集满足以下关系： 

定义6和的上下近似和边界域：假定S＝＜U,R,V,f＞是一个有序决策表，x∈U， t＝1,2,...,n；和的上下近似和边界域分别定义如下： 

其中，Φ表示空集，对于概念和优势关系P，包含于中的最大可定义集和包含的最小可定义集，都是根据P确定的，前者称为的下近似集后者称为的上近似集

5.根据权利要求4所述的冲突关系下的数据驱动可变精度优势关系粗糙集阈值获取方法，其特征在于：所述边界域的精度是采用变精度的思想，当

其中，β表示判断分级的参数，当满足上式，就把x划分到Cl_t类中，而α为变精度阈值。