基于粗糙集的多目标线性规划分类规则提取研究

• 作 者: 张悦今 张玲玲 石勇
• 机 构: 中央财经大学信息学院,中国科学院研究生院,中国科学院研究生院管理学院
• 出 处: 情报学报
• 发表日期: 2011年6期
• 关键词: 多目标线性规划 分类 规则提取 粗糙集 multiple criteria linear programming classification rule ext
• 基金项目: 国家自然科学基金（70921061 71071151 90718042 70840010 70531040）, 中国科学院研究生院院长基金（A类）（085102HN00）, 中央财经大学“211工程”三期资助,中央财经大学学科建设基金资助

作为一种有效地分类方法,多目标线性规划已经被广泛应用到商业问题中。针对以数学模型表示的分类结果解释性差的问题,本文研究从线形规划分类模型中提取易于理解的分类规则的方法,打开McLP分类模型的＂黑箱＂。并利用粗糙集理论对MCLP分类模型不能区分的不确定区域进行表示和规则提取,提出了基于粗糙集的MCLP分类模型知识提取方法和算法。实验结果表明,该方法能够从分类结果中提取易于理解的规则并提高了MCLP的分类准确度。