效用理论指导下的决策理论粗糙集三路决策新模型

"基于效用理论的具有决策理论粗糙集的新型三路决策模型" 本文主要探讨了在决策理论粗糙集（DTRS）框架下的经典三路决策（3WD）模型中的一个重要问题，即分类正确率（CCR）。在传统的3WD模型中，CCR是衡量决策效果的关键指标。为提高这一指标，作者引入了风险度量方法，特别是损失函数来确定阈值。然而，大多数研究并未充分关注等价类之间的差异对风险度量的影响。 本文提出了一种新颖的三路决策模型，它利用效用理论来改进风险度量，以更全面地考虑等价类之间的差异。首先，通过知识距离的概念，计算各属性的权重，这有助于识别哪些属性对决策影响更大。接下来，作者引入了效用理论，定义了一个改进的效用函数，该函数能够对属性值进行评分，从而更好地量化决策的不确定性。 此外，文章提出了一种基于效用的评分函数构建模型，这使得在决策过程中能更准确地评估不同决策选项的风险和收益。接着，设计了一套决策程序，用于计算排他阈值，这是3WD模型中的关键参数，它决定了数据项被分为接受、拒绝还是不确定区域的标准。通过这种方式，作者推导出了与DTRS相结合的3WD规则。 文中通过一个实例详细解释了新模型的工作原理，并分析了排他阈值的变化趋势，以展示模型的动态适应性。最后，通过对实际数据的实验，验证了所提模型相对于传统模型在提升CCR方面的优越性。 关键词包括：决策理论粗糙集、三路决策、风险测量、效用理论、阈值。这篇研究对于理解如何利用效用理论优化粗糙集决策模型，以及如何通过考虑等价类差异提升分类准确率，提供了有价值的见解。