[发明专利]基于粗糙集的决策处理方法、装置、计算机和存储介质

权利要求书

1.一种基于粗糙集的决策处理方法，所述方法包括：

获取配电网的预设项目的数据，从所述预设项目的数据中选取符合预设条件的对象集合构成论域；

根据所述预设项目的集确定决策属性集，并从所述预设项目的集中解析影响决策属性的因素，获得条件属性集；

在所述决策属性集与所述条件属性集的基础上构建知识表达模型；

对所述条件属性集进行相关性与独立性的计算，对获取知识约简后的集合进行求核，并在此基础上构建描述属性集合；

根据描述属性集合与决策属性集合进行上近似、下近似、正负域及边界域相关指标的计算，在所求正域的基础上根据描述属性提取出决策规则；

对所述决策规则进行精度与粗糙度的性能解析。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述决策规则进行精度与粗糙度的性能解析的步骤之后还包括：

输出对所述决策规则进行精度与粗糙度的性能解析的结果。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述决策属性集与所述条件属性集的基础上构建原始知识表达模型的步骤包括：

根据所述决策属性集、所述条件属性集以及所述论域，将所述条件属性集划分为多个由诸多对决策规则造成影响的条件属性的集合，其中，所述条件属性的特征值对应其维度的描述评价，且所述决策属性集的特征值对应其维度的描述评价，根据所述条件属性的特征值和所述决策属性集的特征值构建所述知识表达模型。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述条件属性集进行相关性与独立性的计算，对获取知识约简后的集合进行求核的步骤包括：

在构建的所述知识表达模型的基础上对所述条件属性集进行相关性与独立性的计算，以删除冗余的条件属性，获得知识约简后的集合，对各约简的集合进行求交集运算以求得核。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述决策规则进行精度与粗糙度的性能解析的步骤包括：

对所述决策规则进行精度的性能解析，具体计算公式如下：

其中，U为一个论域，X为论域U中的一个非空子集，R为U上的一个等价关系，同时令card函数为求一个集合成员个数的函数；

对所述决策规则进行粗糙度的性能解析，具体计算公式如下：

ρ_R(X)＝1-α_R(X)。

6.一种基于粗糙集的决策处理装置，其特征在于，所述装置包括：

论域获取模块，用于获取配电网的预设项目的数据，从所述预设项目的数据中选取符合预设条件的对象集合构成论域；

条件属性集获取模块，用于根据所述预设项目的集确定决策属性集，并从所述预设项目的集中解析影响决策属性的因素，获得条件属性集；

知识表达模型构建模块，用于在所述决策属性集与所述条件属性集的基础上构建知识表达模型；

约简求核模块，用于对所述条件属性集进行相关性与独立性的计算，对获取知识约简后的集合进行求核，并在此基础上构建描述属性集合；

决策规则提取模块，用于根据描述属性集合与决策属性集合进行上近似、下近似、正负域及边界域相关指标的计算，在所求正域的基础上根据描述属性提取出决策规则；

性能解析模块，用于对所述决策规则进行精度与粗糙度的性能解析。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，还包括输出模块，用于输出对所述决策规则进行精度与粗糙度的性能解析的结果。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述知识表达模型构建模块还用于根据所述决策属性集、所述条件属性集以及所述论域，将所述条件属性集划分为多个由诸多对决策规则造成影响的条件属性的集合，其中，所述条件属性的特征值对应其维度的描述评价，且所述决策属性集的特征值对应其维度的描述评价，根据所述条件属性的特征值和所述决策属性集的特征值构建所述知识表达模型。