[发明专利]一种群决策投票型隶属函数及基于其的模式分类方法

权利要求书

1.一种群决策投票型隶属函数构建方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)给定数据对象论域和自然语言描述符集，对数据对象论域施加任意指定的隶属函数得到准隶属度论域；

2)选择与评价主体“人”相对应的评价标准集，其中每个评价标准均可对“准隶属度论域中元素是否与自然语言描述符相吻合”做出“是”或“否”投票评价决策；

3)使用评价标准集中的标准对准隶属度论域中的元素进行投票评价决策，判断准隶属度论域中的每个准隶属度值是否与自然语言描述符相吻合，若吻合，投赞成票，若不吻合，投反对票；

4)计算评价标准集中所有评价标准的评价有效度，并将其中所有标准的评价有效度累加起来，得到评价基数；

5)在指定的自然语言符下，筛选对某个准隶属度投了赞成票的评价标准，并用这些评价标准的评价有效度累加和除以评价基数，得到与该准隶属度相对应的群决策投票型隶属函数值；

6)采用步骤(5)的方法求出准隶属度论域中所有准隶属度值对应的群决策投票型隶属函数值，并按准隶属度从小到大的顺序将求得的群决策隶属型函数值标注到坐标系中，然后将坐标系中的点从左到右依次连接起来，形成整个准隶属度论域上的群决策投票型隶属函数图像。

2.根据权利要求1所述的一种群决策投票型隶属函数构建方法，其特征在于，步骤(4)中评价有效度定义为：

其中，ρj表示评价标准集中第j个标准对应的评价有效度，t表示评价标准对准隶属度的总评价次数，h表示评价标准对准隶属度的正确评价次数。

3.根据权利要求1所述的一种群决策投票型隶属函数构建方法，其特征在于，步骤(4)中评价基数定义为：

其中，N表示评价基数，m表示评价标准集中元素的个数。

4.根据权利要求1所述的一种群决策投票型隶属函数构建方法，其特征在于，步骤(5)中的筛选方法如下：

假定在给定的自然语言描述符d下，用评价标准集C对指定的准隶属度v进行投票，若评价标准集C中的第s1，s2，…，sk号标准认为准隶属度v与自然语言描述符d相吻合，则表示投了赞成票，则将这k个评价标准提取出来，完成筛选过程。

5.一种基于群决策投票型隶属函数的模式分类方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)在指定的自然语言描述符下，将准隶属度论域中被评价标准集投一致赞成票的元素提取出来，构成粗糙集的下逼近集，表示一致相关类别；

2)在指定的自然语言描述符下，将准隶属度论域中被评价标准集投至少一张赞成票的元素提取出来，构成粗糙集的上逼近集，表示部分相关类别；

3)在指定的自然语言描述符下，将准隶属度论域中被评价标准集投一致反对票的元素提取出来，构成无关集，表示不相关类别；

4)进一步，对步骤(2)中的部分相关类别，根据群决策投票型隶属函数图像和给定的水平阈值线，将准隶属度论域元素细分为多种模式。

6.根据权利要求5所述的一种基于群决策投票型隶属函数的模式分类方法，其特征在于，一致相关类别中元素的群决策投票型隶属函数值为1，部分相关类别中元素的群决策投票型隶属函数值大于0且小于1，不相关类别中元素的群决策投票型隶属函数值均为0。

7.根据权利要求5所述的一种基于群决策投票型隶属函数的模式分类方法，其特征在于，步骤(4)中的水平阈值线表示与群决策投票型隶属函数图像相交的水平线，其阈值范围为半开半闭区间[0.9,1)。