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Threshold Selection Strategy for Sequential Three-Way Decision Model
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AI
DOI：10.1142/S0218194025500895.png)
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摘要
En 中文
序列三支决策是一种动态三支决策模型，适用于处理动态、复杂和不确定的问题。经典序列三支决策基于单阈值的多粒度结构，这使得传统模型无法适应多阈值的多视角粒度结构的情况。为克服这一缺点，Qian等人提出了基于多个不同阈值的一般化多粒度序列三支决策模型。我们观察到，在序列三支决策模型中，多个不同的阈值将确定相同的正域和负域。也就是说，参数阈值与正域/负域之间存在多对一的关系。因此，研究参数阈值选择策略至关重要。首先，由于取自同一区间的参数阈值可能导致基于多个不同阈值且基于单粒度的序列三支决策模型产生相同的正域和负域。因此，提出了一些确定阈值选择区间的有效策略，这些策略可以显著减少重复操作并提高决策效率。其次，本文提出的单粒度序列三支决策模型的参数选择策略被扩展到多粒度序列三支决策模型中，这可以进一步提高决策效率。
Keyword:
Rough set
sequential three-way decision
dynamic threshold
inclusion degree
期刊
I
IF:
0.6
论文数:
107
被引数:
543
机构
引用论文
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