智能决策支持系统中的知识表示及基于粗集的知识推理

>　　Step2：确定数据分类标准，将各属性值以标准化方式表达，消去冗余属性；
　　
　　如果该知识表达系统的决策规则不相容，则可将它分为两个子表，一个表为相容决策表；另一个表为不相容决策表．不相容决策表是由当前信息不能被推理的知识，所以只处理相容决策表。
　　
　　Step3：计算各属性在当前数据信息环境下的重要性，及属性的依赖度；
　　
　　对于每一子属性的依赖度,可由前面定义的决策条件事件依赖度取得。
　　
　　当然，也可以考察posB-｛a｝（C）与posB（C）之商的形式来表达属性a的重要性。
　　
　　Step4：依赖度为0的属性表示去掉该属性时，分类U/C的正域不受影响，因此，根据先验权重的排序，消去依赖度为0的且先验权重最小属性；
　　
　　Step5：计算每一决策规则的核和可能的简化；
　　
　　Step6：根据一定规则选择有效决策规则的属性简化表，取得最简规则；
　　
　　在实际系统中，每一规则可能都会有几种简化形式，它们的组合可能会是一个很大的规则集合，对于这样庞大的解集，在实际系统种使用起来非常麻烦，除非是针对特定案例进行决策。因此，须考虑选择最有效的属性子集来进行简正确或化近似地表达该论域。从实践经验中可知，人们在现实中考察一个对象时，往往最愿意取得的属性是根据先验知识认为的权重最大的属性，所以，应从各规则的简化规则中尽可能选择包含的权重较大的属性的简化来表征该论域的决策规则。这里给出这样一种实用有效的求解办法：
　　
　　设化简后的决策表属性集为｛a1,a2,…，am｝，它们先验权重为p(a1),p(a2),…p(am)
　　
　　规则i有k种可能的简化形式，定义每种简化形式的权重为
　　
　　其中如果简化形式中aj为指定值，则O(aj)=1,aj为非指定值则O(aj)=0。取每种权重最大的简化形式组合得到实用有效的简化决策规则集。
　　
　　
　　
　　四．EDUDSS中农村小学布局知识推理
　　
　　农村小学的布局问题是涉及教育办学方针和本地实际情况，决策者需要根据现有的信息，通过数据分析、推理、从而产生合理的决策方案。因此我们开发的EDUDSS软件中，采用了以粗集为主的方法作为知识推理的手段。
　　
　　下面以一个简化的例子讨论如何用粗集方法对小学布局数据视图的化简，从而得出当地小学布局的最小决策算法，用于考察该地其他学校的布局合理性。
　　
　　根据专家确定的分类标准，将某一地区的六班型小学主要考察指标按下述分类方法标准化，消去重复项，得表1．
　　
　　平均班额：0：[0，25），1：[25，35），2：[35，55），3：[55，∞）；
　　
　　生师比：0：[0，15），1：[15，25]，2：[25，∞）；
　　
　　平均就学距离：0：[0，1.5]，1：[1.5，3]，2：[3.5，∞]；
　　
　　覆盖人口：0：[0，500]，1：[500，1500]，2：[1500，∞]；
　　
　　
　　
　　
　　学校Ｕ
　　
　　平均班额a
　　
　　生师比b
　　
　　平均就学距离c
　　
　　学校覆盖人口d
　　
　　学校分类e
　　
　　1
　　
　　0

《智能决策支持系统中的知识表示及基于粗集的知识推理(第3页)》