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基于不确定性与错误分类率博弈的序贯三支决策模型
文献摘要：
在实际分类决策中,序贯三支决策模型为决策者提供了一个渐进式的决策方法.然而,现有序贯三支决策模型的研究从提高分类精度或减少不确定性的动机来求取每一粒层的决策阈值,缺乏对二者的综合考虑.为了解决这个问题,本文结合博弈论的思想构建了基于错误分类率与边界域不确定性博弈的序贯三支决策模型.首先,分析了序贯三支决策模型中边界域不确定性与决策区域错误分类率的变化关系并构建了二者之间的博弈;其次,从博弈终止的条件出发,基于纯策略纳什均衡原理,提出了求取每一粒层自适应决策阈值的优化模型;再次,为了比较不同模型的效果,从多目标决策的角度,设计了基于TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution)的阈值选取方法;最后,通过UCI数据集进行了两种模型的对比实验.实验结果表明:基于博弈论的序贯三支决策模型求取的决策阈值具有更小的错误分类率以及更合理的阈值结构.
文献关键词：
序贯三支决策;博弈论;纯策略纳什均衡;多目标决策;决策阈值;不确定性
中图分类号：
作者姓名：
张清华;黄志康;高满;艾志华
作者机构：
重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室,重庆400065
文献出处：
引用格式：
[1]张清华;黄志康;高满;艾志华-.基于不确定性与错误分类率博弈的序贯三支决策模型)[J].电子学报,2022(05):1033-1041
A类：
B类：
误分类,序贯三支决策,决策模型,分类决策,决策者,渐进式,决策方法,分类精度,确定性的,求取,一粒,决策阈值,博弈论,边界域,变化关系,纯策略纳什均衡,均衡原理,自适应决策,多目标决策,TOPSIS,Technique,Order,Preference,by,Similarity,an,Ideal,Solution,阈值选取,UCI,更合
AB值：
0.298469
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