一种基于向量运算的决策类联合集上下近似的获取方法与流程

技术特征：
1.一种基于向量运算的决策类联合集上下近似的获取方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、优势决策信息系统dis＝(u，c∪{d}，v，f)，其中，论域u＝{x1，x2，x3，
…
，x
t
}，c为非空的条件属性集合，d为决策属性，v
a
为属性a的值域，为全体属性值的集合，f：u
×
c∪{d)
→
v是一个信息函数，论域u的对象个数为t，由决策属性d划分出的等价类个数为m；步骤二、按决策属性值由小到大的顺序用正整数1，2，
…
，m给m个决策类依次编号为cl1，cl2，
…
，cl
m
，即有：f(cl1，d)＜f(cl2，d)＜
…
＜f(cl
m
，d)，其中，f(cl
n
，d)为决策等价类cl
n
(n＝1，2，
…
，m)在决策属性d上的取值。记f(cl
n
，d)为λ
n
，即λ
n
＝f(cl
n
，d)；步骤三、计算论域u的t维决策行向量f(u，{d})＝[f(x1，d)，f(x2，d)，
…
，f(x
t
，d)]；步骤四、对论域u的每一个对象x
i
(i＝1，2，
…
，t)计算其在条件属性集上的优势集合将表示成t维行向量其中，t维行向量的第j维元素步骤五、对论域u中的每一个对象x
i
(i＝1，2，
…
，t)计算其在条件属性集上的劣势集合将表示成t维行向量其中，t维行向量的第j维元素步骤六、计算t维最小泛化决策行向量l
p
；步骤七、计算t维最大泛化决策行向量u
p
；步骤八、应用t维行向量l
p
，u
p
和f(cl
n
，{d})(n＝1，2，3，
…
，m)获取决策类向上联合集的上、下近似集和步骤九、应用t维行向量l
p
，u
p
和f(cl
n
，{d})(n＝1，2，3，
…
，m)获取决策类向下联合集的上、下近似集和2.根据权利要求1所述的一种基于向量运算的决策类联合集上下近似的获取方法，其特征在于，所述步骤六中计算t维最小泛化决策行向量l
p
包括以下步骤：步骤六(一)、计算论域u中每个对象x
i
(i＝1，2，
…
，t)的t维行向量与t维决策行向量f(u，{d})对应元素的乘积，得到t维行向量o
i
(i＝1，2，
…
，t)，即：其中，t维行向量o
i
(i＝1，2，
…
，t)的第j维元素步骤六(二)、将t维行向量o
i
(i＝1，2，
…
，t)中元素的最小值赋给l
p
(x
i
)，即：得到t维最小泛化决策行向量l
p
＝[l
p
(x
i
)，l
p
(x2)，
…
，l
p
(x
t
)]，即l
p
由论域各个对象的优势集中决策属性的最小值所构成。3.根据权利要求1所述的一种基于向量运算的决策类联合集上下近似的获取方法，其特征在于，所述步骤七中计算t维最大泛化决策行向量u
p
包括以下步骤：步骤七(一)、计算论域u中每个对象x
i
(i＝1，2，
…
，t)的t维行向量与t维决策行向量f(u，{d})对应元素的乘积，得到t维行向量w
i
(i＝1，2，
…
，t)，即：
其中，t维行向量w
i
(i＝1，2，
…
，t)的第j维元素步骤七(二)、将t维行向量w
i
(i＝1，2，
…
，t)中元素的最大值赋给u
p
(x
i
)，即：得到t维最大泛化决策行向量u
p
＝[u
p
(x
i
)，u
p
(x2)，
…
，u
p
(x
t
)]，即u
p
由论域各个对象的优势集中决策属性的最小值所构成。4.根据权利要求1所述的一种基于向量运算的决策类联合集上下近似的获取方法，其特征在于，所述步骤八中获取决策类向上联合集的上、下近似集包括以下步骤：步骤八(一)、对于每一个决策类cl
n
(n＝1，2，3，
…
，m)，计算行向量l
p
＝[l
p
(x
i
)，l
p
(x2)，
…
，l
p
(x
t
)]的λ
n
‑
上截向量其中，t维λ
n
‑
上截向量的第j维元素步骤八(二)、对于每一个决策类cl
n
(n＝1，2，3，
…
，m)，获取即，步骤八(三)、对于每一个决策类cl
n
(n＝1，2，3，
…
，m)，计算行向量u
p
＝[u
p
(x
i
)，u
p
(x2)，
…
，u
p
(x
t
)]的λ
n
‑
上截向量其中，t维λ
n
‑
上截向量的第j维元素步骤八(四)、对于每一个决策类cl
n
(n＝1，2，3，
…
，m)，获取即，5.根据权利要求1所述的一种基于向量运算的决策类联合集上下近似的获取方法，其特征在于，所述步骤九中获取决策类向下联合集的上、下近似集包括以下步骤：步骤九(一)、对于每一个决策类cl
n
(n＝1，2，3，
…
，m)，计算行向量l
p
＝[l
p
(x
i
)，l
p
(x2)，
…
，l
p
(x
t
)]的λ
n
‑
下截向量其中，t维λ
n
‑
下截向量的第j维元素步骤九(二)、对于每一个决策类cl
n
(n＝1，2，3，
…
，m)，获取即，步骤九(三)、对于每一个决策类cl
n
(n＝1，2，3，
…
，m)，计算行向量u
p
＝[u
p
(x
i
)，u
p
(x2)，
…
，u
p
(x
t
)]的λ
n
‑
下截向量其中，t维λ
n
‑
下截向量的第j维元素步骤九(四)、对于每一个决策类cl
n
(n＝1，2，3，
…
，m)，获取即，

技术总结
本发明公开了一种基于向量运算的决策类联合集上、下近似的获取方法。首先，将各论域对象的优势集及劣势集分别表示为优势行向量及劣势行向量。然后，对各论域对象分别计算其优势行向量、劣势行向量与决策行向量对应元素的乘积，可得到两个行向量。再分别由这两个行向量中元素的最小值及最大值可构建出两个泛化决策行向量，即最小泛化决策行向量、最大泛化决策行向量，它们分别由论域中各个对象的优势集中所有对象的最小决策值、各个对象的劣势集中所有对象的最大决策值构成。最后，根据四种不同形式的泛化决策向量的截向量，可获取决策类联合集的上、下近似。本发明从向量的视角解决了优势决策系统中决策类联合集上、下近似的简明、直观计算问题。直观计算问题。直观计算问题。


技术研发人员：王磊 蔡香香 王翠 王冲 刘斌
受保护的技术使用者：南昌工程学院
技术研发日：2021.07.05
技术公布日：2021/11/4