优势模糊区间粗糙集模型在群决策与审计风险评估中的应用

"优势模糊区间目标粗糙集模型的群决策规则获取及应用 (2012年)" 本文主要探讨了在群决策理论与应用中的一个重要问题，即如何有效地获取合理且有效的群决策规则。作者江效尧和黄兵针对条件属性具有优劣关系，且决策属性取值为模糊值的群决策系统，提出了一种新的粗糙集模型——基于优势关系的模糊区间目标信息系统粗糙集模型。 首先，文章介绍了问题背景。在群决策过程中，决策者可能面对各种具有比较性或模糊性的信息，如条件属性的优劣关系以及决策结果的模糊性。为了解决这些问题，他们将每个决策对象的模糊决策值转换为一个决策区间，这使得决策信息更具表达力和处理性。 接着，作者构建了一个基于优势关系的模糊区间目标信息系统粗糙集模型。在这个模型中，每个对象的不可分辨优势类是关键概念，用于构建模型的基础。模型定义了三种知识约简形式，这有助于简化决策规则并保持决策信息的关键特性。知识约简在决策系统中至关重要，因为它可以去除冗余信息，保留最重要的决策因素。 为了求取优势模糊区间决策系统的约简，文章进一步提出了区分矩阵和区分函数的概念。这些工具允许通过计算来确定哪些属性对于区分不同的决策对象是必要的，从而获取更精炼的决策规则。 最后，将提出的模型和算法应用到商业银行的审计风险评估中，展示了模型的实用性。通过实际案例，他们得出了一套较为合理的商业银行风险群决策评估规则，证明了模型在实际决策问题中的有效性和价值。 总结起来，这篇文章深入研究了群决策中的规则获取方法，特别是在处理模糊和比较性信息时的策略。提出的模糊区间目标粗糙集模型和优势下近似的约简算法为复杂决策问题提供了一种有力的工具，对于理论研究和实际应用都具有重要意义。此外，它还强调了在决策理论中结合粗糙集理论和模糊系统的重要性，为未来的研究提供了新的方向。