一、什么叫模糊集对分析法

按照模糊综合分析法，我们对某企业效绩进行评价。

1.设因素集U：U={u1，u2，……u9}

综合我国现行评价体系和平衡记分法(SEC)，我们选取了u1(净资产收益状况)、u2(资产营运状况)、u3(长期偿债能力)、u4(短期偿债能力)。U5(销售增长状况)，u6(市场占有能力)、u7(技术能力)、u8(发展创新能力)、u9(学习能力)等9个指标为反映企业效绩的主要指标。其中，u1、u2、u3、u4、u5是财务业绩方面的指标，原来都用精确的比率指标反映，但对它们适当地模糊化更能客观真实地反映企业效绩。例如，在评价企业短期偿债能力时，该企业流动比率为1.8，但专家们发现该企业存货数额庞大，占了流动资产的较大部分，说明其资产的流动性并不好，因而仍可评定该指标为较低等级。U6是客户方面业绩指标，u7内部经营过程方面业绩指标，u8、u9是学习与增长方面业绩指标。

2.设评价集V={v1，v2……v4}

简便起见，我们设v1：优秀，v2：良好，v3：平均，v4：较差。

3.我们选取了该企业的注册会计师、熟悉该企业情况的专家组成评判组，得到评价矩阵

4.根据专家意见，我们确定权重集A为：

5.按照M(,，+)模型

所以，根据最大隶属度原则，该企业效绩评定为“良好”。事后，该企业领导认为这个评价结果比较符合实际情况。

按照模糊综合分析法，我们对某企业效绩进行评价。

1.设因素集U：U={u1，u2，……u9}

综合我国现行评价体系和平衡记分法(SEC)，我们选取了u1(净资产收益状况)、u2(资产营运状况)、u3(长期偿债能力)、u4(短期偿债能力)。U5(销售增长状况)，u6(市场占有能力)、u7(技术能力)、u8(发展创新能力)、u9(学习能力)等9个指标为反映企业效绩的主要指标。其中，u1、u2、u3、u4、u5是财务业绩方面的指标，原来都用精确的比率指标反映，但对它们适当地模糊化更能客观真实地反映企业效绩。例如，在评价企业短期偿债能力时，该企业流动比率为1.8，但专家们发现该企业存货数额庞大，占了流动资产的较大部分，说明其资产的流动性并不好，因而仍可评定该指标为较低等级。U6是客户方面业绩指标，u7内部经营过程方面业绩指标，u8、u9是学习与增长方面业绩指标。

2.设评价集V={v1，v2……v4}

简便起见，我们设v1：优秀，v2：良好，v3：平均，v4：较差。

3.我们选取了该企业的注册会计师、熟悉该企业情况的专家组成评判组，得到评价矩阵

4.根据专家意见，我们确定权重集A为：

5.按照M(,，+)模型

所以，根据最大隶属度原则，该企业效绩评定为“良好”。事后，该企业领导认为这个评价结果比较符合实际情况。

参考资料：互联网

回答者：屁屁有葱-举人五级 11-8 11:52

运用模糊集对分析法,建立了大气环境监测布点优化的数学模型,对成都大气环境监测点的优化实例证明:该方法优化结果切实可靠,最终保留的信息量大,而且计算方法灵活,简便易行.

回答者：jinlintx-试用期一级 11-8 11:56

粗糙集理论及其应用

摘要在很多实际系统中均不同程度地存在着不确定性因素,采集到的数据常常包含着噪声,不精确甚至不完整.粗糙集理论是继概率论,模糊集,证据理论之后的又一个处理不确定性的数学工具.作为一种较新的软计算方法,粗糙集近年来越来越受到重视,其有效性已在许多科学与工程领域的成功应用中得到证实,是当前国际上人工智能理论及其应用领域中的研究热点之一.

本文介绍了粗糙集理论的基本概念,特点及有关应用.

关键词粗糙集,不确定性,数据分析,软计算

1引言

在自然科学,社会科学和工程技术的很多领域中,都不同程度地涉及到对不确定因素和对不完备( imperfect)信息的处理.从实际系统中采集到的数据常常包含着噪声,不够精确甚至不完整.采用纯数学上的假设来消除或回避这种不确定性,效果往往不理想,反之,如果正视它,对这些信息进行合适地处理,常常有助于相关实际系统问题的解决.多年来,研究人员一直在努力寻找科学地处理不完整性和不确定性的有效途径.模糊集和基于概率方法的证据理论是处理不确定信息的两种方法,已应用于一些实际领域.但这些方法有时需要一些数据的附加信息或先验知识,如模糊隶属函数,基本概率指派函数和有关统计概率分布等,而这些信息有时并不容易得到. 1982年,波兰学者Z. Paw lak提

出了粗糙集理论,它是一种刻划不完整性和不确定性的数学工具,能有效地分析不精确,不一致( incon sisten t),不完整( incomp lete)等各种不完备的信息,还可以对数据进行分析和推理,从中发现隐含的知识,揭示潜在的规律.粗糙集理论是建立在分类机制的基础上的,它将分类理解为在特定空间上的等价关系,而等价关系构成了对该空间的划分.粗糙集理论将知识理解为对数据的划分,每一被划分的集合称为概念.粗糙集理论的主要思想是利用已知的知识库,将不精确或不确定的知识用已知的知识库中的知识来(近似)刻画.该理论与其他处理不确定和不精确问题理论的最显著的区别是它无需提供问题所需处理的数据集合之外的任何先验信息,所以对问题的不确定性的描述或处理可以说是比较客观的,由于这个理论未能包含处理不精确或不确定原始数据的机制,所以这个理论与概率论,模糊数学和证据理论等其他处理不确定或不精确问题的理论有很强的互补性.本文简要介绍了粗糙集理论的基本概念和实际应用.

2粗糙集的理论

2. 1粗糙集理论的产生和发展

在本世纪70年代,波兰学者Z. Paw lak和一些波兰科学院,波兰华沙大学的逻辑学家们,一起从事关于信息系统逻辑特性的研究.粗糙集理论就是在这些研究的基础上产生的. 1982年, Z. Paw lak发表了经典论文Rough Set s,宣告了粗糙集理论的诞生.此后,粗糙集理论引起了许多数学家,逻辑学家和计算机研究人员的兴趣,他们在粗糙集的理论和应用方面作了大量的研究工作.1991年Z. Paw lak的专著和1992年应用专集的出版,对这一段时期理论和实践工作的成果作了较好的总结,同时促进了粗糙集在各个领域的应用.此后召开的与粗糙集有关的国际会议进一步推动了粗糙集的发展.越来越多的科技人员开始了解并准备从事该领域的研究.目前,粗糙集已成为人工智能领域中一个较新的学术热点,在机器学习,知识获取,决策分析,过程控制等许多领域得到了广泛的应用.

2. 2粗糙集理论所处理的问题

粗糙集能有效地处理下列问题:

·不确定或不精确知识的表达;

·经验学习并从经验中获取知识;

·不一致信息的分析;

·根据不确定,不完整的知识进行推理;

·在保留信息的前提下进行数据化简;

·近似模式分类;

·识别并评估数据之间的依赖关系

2. 3粗糙集理论的一些基本概念

2. 3. 1知识的含义

"知识"这个概念在不同的范畴内有多种不同的含义.在粗糙集理论中,"知识"被认为是一种分类能力.人们的行为是基于分辨现实的或抽象的对象的能力,如在远古时代,人们为了生存必须能分辨出什么可以食用,什么不可以食用;医生给病人诊断,必须辨别出患者得的是哪一种病.这些根据事物的特征差别将其分门别类的能力均可以看作是某种"知识".

2. 3. 2不可分辨关系与基本集

分类过程中,相差不大的个体被归于同一类,它们的关系就是不可分辨关系( indiscernability relation).假定只用两种黑白颜色把空间中的物体分割两类,{黑色物体},{白色物体},那么同为黑色的两个物体就是不可分辨的,因为描述它们特征属性的信息相同,都是黑色.如果再引入方,圆的属性,又可以将物体进一步分割为四类:{黑色方物体},{黑色圆物体},{白色方物体},{白色圆物体}.这时,如果两个同为黑色方物体,则它们还是不可分辨的.不可分辨关系也称为一个等效关系(equivalence relationship),两个白色圆物体间的不可分辨关系可以理解为它们在白,圆两种属性下存在等效关系.

基本集(elementary set)定义为由论域中相互间不可分辨的对象组成的集合,是组成论域知识的颗粒.不可分辨关系这一概念在粗糙集理论中十分重要,它深刻地揭示出知识的颗粒状结构,是定义其它概念的基础.知识可认为是一族等效关系,它将论域分割成一系列的等效类.

2. 3. 3集合的下逼近,上逼近及边界区

粗糙集理论延拓了经典的集合论,把用于分类的知识嵌入集合内,作为集合组成的一部分.一个对象a是否属于集合X需根据现有的知识来判断,可分为三种情况:(1)对象a肯定属于集合X;(2)对象a肯定不属于集X;(3)对象a可能属于也可能不属于集合X.集合的划分密切依赖于我们所掌握的关于论域的知识,是相对的而不是绝对的.给定一个有限的非空集合U称为论域, I为U中的一族等效关系,即关于U的知识,则二元对 K=(U, I)称为一个近似空间(approximation space).设x为U中的一个对象, X为U的一个子集, I(x)表示所有与x不可分辨的对象所组成的集合,换句话说,是由x决定的

等效类,即I(x)中的每个对象都与x有相同的特征属性(attribute).

集合X关于I的下逼近(Lower approximation)定义为:

I*(X)={x∈U: I(x) I*(X)实际上由那些根据现有知识判断肯定属于X的对象所组成的最大的集合,有时也称

为X的正区(po sit ive region),记作PO S(X).类似地,由根据现有知识判断肯定不属于X的

对象组成的集合称为X的负区(negat ive region),记作N EG(X).

集合X关于I的上逼近(U pper app rox im at ion)定义为

I3(X)={x∈U: I(x)∩ X≠ 5}(2)

I3(X)是由所有与X相交非空的等效类I(x)的并集,是那些可能属于X的对象组成的最小

集合.显然, I3(X)+ N EG(X)=论域U.

集合X的边界区(Boundary region)定义为

BND(X)= I

3(X)- I 3(X)(3)

BND(X)为集合X的上逼近与下逼近之差.如果BND(X)是空集,则称X关于I是清晰的

(crisp);反之如果BND(X)不是空集,则称集合X为关于I的粗糙集( rough set).

下逼近,上逼近及边界区等概念称为可分辨区(discern ib ility region s),刻划了一个边界含

糊(vague)集合的逼近特性.粗糙程度可按按下式的计算

A1

=

I 3(X)

I

3(X),(4)

式中#表示集合#的基数或势(cardinality),对有限集合表示集合中所包含的元素的个数.

显然0≤A

1(X)≤1,如果A

1(X)= 1,则称集合X相对于I是清晰(crisp)的,如果A

1(X) 0}(7)

BND(X)={x∈U: 0< LIX

(x)< 1}(8)

从上面的定义中,可以看出粗糙集理论中"含糊"(vague)和"不确定"(uncertain ty)这两个

概念之间的关系:"含糊"用来描述集合,指集合的边界不清楚;而"不确定"描述的是集合中的

元素,指某个元素是否属于某集合是不确定的.

2. 4实例

下面用一个具体的实例说明粗糙集的概念.在粗糙集中使用信息表( info rm at ion tab le)描

述论域中的数据集合.根据学科领域的不同,它们可能代表医疗,金融,军事,过程控制等方面

的数据.信息表的形式和大家所熟悉的关系数据库中的关系数据模型很相似,是一张二维表

1期韩祯祥等:粗糙集理论及其应用39

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格,如表一所示.表格的数据描述了一些人的教育程度以及是否找到了较好工作,旨在说明两

者之间的关系.其中王治,马丽,赵凯等称为对象(ob ject s),一行描述一个对象.表中的列描

述对象的属性.粗糙集理论中有两种属性:条件属性(condit ion at t ribu te)和决策属性(decision

at t ribu te).本例中"教育程度"为条件属性;"是否找到了好工作"为决策属性.

表1教育程度与是否找到好工作的关系

姓名教育程度是否找到了好工作

王治高中否

马丽高中是

李得小学否

刘保大学是

赵凯博士是

设O表示找到了好工作的人的集合,则

O={马丽,刘保,赵凯},设I表示属性"教育

程度"所构成的一个等效关系,根据教育程度

的不同,该论域被分割为四个等效类:{王治,

马丽},{李得},{刘保},{赵凯}.王治和马丽在

同一个等效类中,他们都为高中文化程度,是

不可分辨的.则:

集合O的下逼近(即正区)为 I 3(O)= PO S(O)={刘保,赵凯}

集合O的负区为 N EG(O)={李得}

集合O的边界区为 BND(O)={王治,马丽}

集合O的上逼近为 I 3(O)= PO S(O)+ BND(O)={刘保,赵凯,王治,马

丽}

根据表1,可以归纳出下面几条规则,揭示了教育程度与是否能找到好工作之间的关系.

RUL E 1: IF(教育程度=大学) OR(教育程度=博士) THEN(可以找到好工作)

RUL E 2: IF(教育程度=小学) THEN(找不到好工作)

RUL E 3: IF(教育程度=高中) THEN(可能找到好工作)

从这个简单的例子中,我们还可以体会到粗糙集理论在数据分析,寻找规律方面的作用.

3粗糙集理论的特点

3. 1粗糙集是一种软计算方法

软计算(sof t compu t ing)的概念是由模糊集创始人Zadeh[ 9 ]提出的.软计算中的主要工具

包括粗糙集,模糊逻辑(FL),神经网络(NN),_________概率推理(PR),信度网络(Belief N etwo rk s),遗

传算法(GA)与其它进化优化算法,混沌(Chao s)理论等.

传统的计算方法即所谓的硬计算(hard compu t ing),使用精确,固定和不变的算法来表达

和解决问题.而软计算的指导原则是利用所允许的不精确性,不确定性和部分真实性以得到易

于处理,鲁棒性强和成本较低的解决方案,以便更好地与现实系统相协调.

3. 2粗糙集理论的特点

粗糙集方法的简单实用性是令人惊奇的,它能在创立后的不长时间内得到迅速应用是因

为具有以下特点[ 6～ 8 ]:

(1)它能处理各种数据,包括不完整( incomp lete)的数据以及拥有众多变量的数据;

(3)它能处理数据的不精确性和模棱两可(am b igu ity),包括确定性和非确定性的情况;

(4)它能求得知识的最小表达( reduct)和知识的各种不同颗粒(granu larity)层次;

(5)它能从数据中揭示出概念简单,易于操作的模式(pat tern);

(6)它能产生精确而又易于检查和证实的规则,特别适于智能控制中规则的自动生成.

40信息与控制27卷

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4粗糙集理论的应用

粗糙集理论是一门实用性很强的学科,从诞生到现在虽然只有十几年的时间,但已经在不

少领域取得了丰硕的成果,如近似推理,数字逻辑分析和化简,建立预测模型,决策支持,控制

算法获取,机器学习算法和模式识别等等.下面介绍一下粗糙集应用的几个主要领域.

4. 1人工神经网络训练样本集化简

人工神经网络具有并行处理,高度容错和泛化能力强的特点,适合应用在预测,复杂对象

建模和控制等场合.但是当神经网络规模较大,样本较多时,训练时间过于漫长,这个固有缺点

是制约神经网络进一步实用化的一个主要因素.虽然各种提高训练速度的算法不断出现,问题

远未彻底解决.化简训练样本集,消除冗余数据是另一条提高训练速度的途径.

文[ 10 ]正是沿着这条思路,应用粗糙集化简神经网络训练样本数据集,在保留重要信息的

前提下消除了多余(superf luou s)的数据.仿真实验表明训练速度提高了4. 77倍,获得了较好

的效果.

4. 2控制算法获取

实际系统中有很多复杂对象难于建立严格的数学模型,这样传统的基于数学模型的控制

方法就难以奏效.模糊控制模拟人的模糊推理和决策过程,将操作人员的控制经验总结为一系

列语言控制规则,具有鲁棒性和简单性的特点,在工业控制等领域发展较快.但是有些复杂对

象的控制规则难以人工提取,这样就在一定程度上限制了模糊控制的应用.

粗糙集能够自动抽取控制规则的特点为解决这一难题提供了新的手段.一种新的控制策

略—模糊-粗糙控制(fuzzy2rough con t ro l)正悄然兴起,成为一个有吸引力的发展方向.应用

这种控制方法,文[11 ]研究了"小车—倒立摆系统"这一经典控制问题,文[12 ]研究了过程控制

(水泥窑炉),均取得了较好的控制效果.应用粗糙集进行控制的基本思路是:把控制过程的一

些有代表性的状态以及操作人员在这些状态下所采取的控制策略都记录下来,然后利用粗糙

集理论处理这些数据,分析操作人员在何种条件下采取何种控制策略,总结出一系列控制规

则:

规则1 IF Condit ion 1满足 THEN采取decision 1

规则2 IF Condit ion 2满足 THEN采取decision 2

规则3 IF Condit ion 3满足 THEN采取decision 3

这种根据观测数据获得控制策略的方法通常被称为从范例中学习( learn ing f rom exam2

p les).粗糙控制( rough con t ro l)与模糊控制都是基于知识,基于规则的控制,但粗糙控制更加

简单迅速,实现容易(因为粗糙控制有时可省却模糊化及去模糊化步骤);另一个优点在于控制

算法可以完全来自数据本身,所以从软件工程的角度看,其决策和推理过程与模糊(或神经网

络)控制相比可以很容易被检验和证实(validate).文[ 11 ]还指出在特别要求控制器结构与算

法简单的场合,更适合采取粗糙控制.

美国电力科学研究院(EPR I)对粗糙集的应用研究的潜力对十分重视,将其作为战略性

研究开发(St rategy R&D)项目,在1996年拨款 196, 600资助San Jo se州立大学进行电力系

统模糊-粗糙控制器的研究.

1期韩祯祥等:粗糙集理论及其应用41

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4. 3决策支持系统

面对大量的信息以及各种不确定因素,要作出科学,合理的决策是非常困难的.决策支持

系统是一组协助制定决策的工具,其重要特征就是能够执行IF THEN规则进行判断分

析.粗糙集理论可以在分析以往大量经验数据的基础上找到这些规则,基于粗糙集的决策支持

系统在这方面弥补了常规决策方法的不足,允许决策对象中存在一些不太明确,不太完整的属

性,并经过推理得出基本上肯定的结论.

下面举一个例子,说明粗糙集理论可以根据以往的病例归纳出诊断规则,帮助医生作出判

断.表二描述了八个病人的症状.从表二中可以归纳出以下几条确定的规则:

表2症状与感冒的关系

病人编号

病理症状诊断结果

是否头痛体温是否感冒

病人1是正常否

病人2是高是

病人3是很高是

病人4否正常否

病人5否高否

病人6否很高是

病人7否高是

病人8否很高否

1. IF(体温正常) THEN(没感冒)

2. IF(头痛) AND(体温高) THEN

(感冒)

3. IF(头痛) AND(体温很高) THEN

(感冒)

还有几条可能的规则:

4. IF(头不痛) THEN(可能没感冒)

5. IF(体温高) THEN(可能感冒了)

6. IF(体温很高) THEN(可能感冒了)

病人5和病人7,病人6和病人8,症状

相同,但是一个感冒另一个却没感冒,这种情

况称为不一致( incon sisten t).粗糙集就是靠这种IF THEN规则的形式表示数据中蕴含的

知识.

希腊工业发展银行ETEVA用粗糙集理论协助制订信贷政策,从大量实例中抽取出的规

则条理清晰,得到了金融专家的好评[ 13 ].

4. 4从数据库中知识发现

现代社会中,随着信息产业的迅速发展,大量来自金融,医疗,科研等不同领域的信息被存

储在数据库中.这些浩如烟海的数据间隐含着许多有价值的但鲜为人知的相关性,例如股票的

价格和一些经济指数有什么关系;手术前病人的病理指标可能与手术是否成功存在某种联系;

满足何种条件的夜空会出现彗星等天文现象等等.

由于数据库的庞大,人工处理这些数据几乎是不可能的,于是出现了一个新的研究方向—

数据库中的知识发现(Know ledge D iscovery in Databases, KDD),也叫做数据库(信息)发掘

(M in ing),它是目前国际上人工智能领域中研究较为活跃的分支.粗糙集是其中的一种重要

的研究方法,它采用的信息表与关系数据库中的关系数据模型很相似,这样就便于将基于粗糙

集的算法嵌入数据库管理系统中.

粗糙集引入核(co re),化简( reduct)等有力的概念与方法,从数据中导出用IF THEN

规则形式描述的知识,这些精练的知识更便于存储和使用.美国医学工作者应用粗糙集理论对

大量的病历进行分析,发现黑人妇女患乳腺癌后的死亡率比白人妇女高.到目前为止,早产的

预测在医学上还是比较困难的.现有的人工预测方法准确率只有17à- 58à,而应用粗糙集

理论则可将准确率提高到68à- 90à [ 8 ].

42信息与控制27卷

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5粗糙集与模糊集,证据理论及其它一些情况

5. 1粗糙集与模糊集,证据理论

粗糙集与模糊集都能处理不完备( imperfect)数据,但方法不同,模糊集注重描述信息的含

糊(vagueness)程度,粗糙集则强调数据的不可辩别( indiscern ib ility),不精确( imp recision)和

模棱两可(am b igu ity).使用图像处理中的语言来作比喻,当论述图像的清晰程度时,粗糙集强

调组成图像象素的大小,而模糊集则强调象素存在不同的灰度.粗糙集研究的是不同类中的对

象组成的集合之间的关系,重在分类;模糊集研究的是属于同一类的不同对象的隶属的关系,

重在隶属的程度.因此粗糙集和模糊集是两种不同的理论,但又不是相互对立的,它们在处理

不完善数据方面可以互为补充.

粗糙集理论与证据理论虽有一些相互交叠的地方,但本质不同,粗糙集使用集合的上,下

逼近而证据理论使用信任函数(belief funct ion)作为主要工具.粗糙集对给定数据的计算是客

观的,无须知道关于数据的任何先验知识(如概率分布等),而证据理论则需要假定的似然值

(p lau sib ility).

5. 2近年来召开的与粗糙集有关的国际会议

相继召开的以粗糙集理论为主题的国际会议,促进了粗糙集理论的推广.这些会议发表了

大量的具有一定学术和应用价值的论文,方便了学术交流,推动了粗糙集在各个科学领域的拓

展和应用.下面列出了近年召开的一些会议:

· 1992年第一届国际研讨会(Rough Set s: State of the A rt and Perspect ives)在波兰

K iek rz召开;

·1993年第二届国际研讨会(The Second In ternat ionalWo rk shop on Rough Set s and

Know ledge D iscovery, RSKD'93)在加拿大Banff召开;

·1994年第三届国际研讨会(The Th ird In ternat ionalWo rk shop on Rough Set s and Sof t

Compu t ing, RSSC'94)在美国San Jo se召开;

·1995年在美国No rth Caro lina召开了题为"Rough Set Theo ry, RST'95"的国际会议;

·1996年第四届国际研讨会(The Fou rth In ternat ionalWo rk shop on Rough Set s, Fuzzy

Set s, andM ach ine D iscovery, RSFD'96)在日本东京召开;

·1997年3月在美国No rth Caro lina召开了第五届国际研讨会(The F if th In ternat ional

Wo rk shop on Rough Set s and Sof t Compu t ing, RSSC'97)

5. 3国际上一些有关粗糙集的软件

目前,国际上研究粗糙集的机构和个人开发了一些应用粗糙集的实用化软件,也出现了商

业化的软件.加拿大Reduct System Inc.公司开发的用于数据库知识发现的软件DataLogic

R [ 14 ]是用C语言开发的,可安装在个人计算机上,为科研领域和工业界服务.

美国肯萨斯大学开发了一套基于粗糙集的经验学习系统[ 15 ],名为L ERS(L earn ing f rom

Examp les based on Rough Set s),它能从大量经验数据中抽取出规则. L ERS已被美国国家航

空航天管理局(NA SA)的约翰逊(John son)空间中心采用,作为专家系统开发工具,为"自由

号"(F reedom)空间站上的医疗决策服务.美国环境保护署(U S Environm en tal P ro tect ion A 2

gency)资助的一个项目中也采用了L ERS.

波兰波兹南工业大学(Poznan U n iversity of Techno logy)开发的软件RoughDA S和

1期韩祯祥等:粗糙集理论及其应用43

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RoughClass,也在不少实际领域中得到应用[ 5 ].

加拿大Regina大学开发的KDD- R是用C编写的,在UN IX环境下运行, KDD2R基于

变精度粗糙集模型[ 16 ](V ariab le P recision Rough Set, V PRS),通过改变粗糙程度而使数据中

隐含的模式更清楚的显示出来.

6结束语

粗糙集是一种较有前途的处理不确定性的方法,相信今后将会在更多的领域中得到应用.

但是,粗糙集理论还处在继续发展之中,正如粗糙集理论的创立人Z. Paw lak所指出的那

样[ 8 ],尚有一些理论上的问题需要解决,诸如用于不精确推理的粗糙逻辑(Rough logic)方法,

粗糙集理论与非标准分析(Non standard analysis)和非参数化统计(Nonparam et ric stat ist ics)

等之间的关系等等.

将粗糙集与其它软计算方法(如模糊集,人工神经网络,遗传算法等)相综合,发挥出各自

的优点,可望设计出具有较高的机器智商(M IQ)的混合智能系统(Hyb rid In telligen t

System),这是一个值得努力的方向.

二、DrG是干么用的

DRG有多个意思，在不同的领域代表不同的意思。

1、地理

DRG是Digital Raster Graphic的缩写，中文叫数字栅格地图：是根据现有纸质、胶片等地形图经扫描和几何纠正及色彩校正后，形成在内容、几何精度和色彩上与地形图保持一致的栅格数据集。

2、文件后缀

I-doser文件后缀名，可以解压成sbg文件，TXT说明文件，图片，WAV音频文件。

3、股票

DRG民生，既表示已经完成股改的民生银行这只股票当日除权除息。

4、生产技术

一张纸质等模拟地图，通过扫描仪，其中CCD线阵感器对图形进行分割，生成二维阵列系统，同时对每一系统的灰度（或分色）进行量化，再经二值化处理、图形定向、几何校正即形成一幅数字栅格地图。

5、医学

DRG是按照分组规则把同质化相近的一组病种归类，成为一个付费单位。按照一组疾病付费，这就涉及到DRG相关疾病分组规则的确定，支付结算规则的制定，也就是说，同一个疾病组支付结算价格涉及到RW、CMI、时间效率指数、费用消耗指数、风险死亡率等五大因素。

参考资料来源：百度百科—DRG

三、电视剧天道里的丁元英的炒股秘诀是什么啊

电视剧《天道》里的丁元英的炒股秘诀是什么啊？

《遥远的救世主》是豆豆红尘三部曲的其中一部，《背叛》《天幕红尘》，长篇小说《遥远的救世主》改编成电视剧《天道》广为人知。

很多人说丁元英的原型就是缠中说禅，缠师，然后缠师写了《缠论》在自媒体网站和平台更新了关于政治、经济、文化、宗教、艺术，相关的文章和见解，其中，就普通人炒股的108课，拥有较大量的粉丝，和其他操盘者不一样，缠师是带着粉丝一起操作股票，或者选股，并且精准预测了市场波动和股市出现较大不确定因素，和风险。

炒股有秘诀吗？每个炒股的人都有自己的操作逻辑。也却没有太多太多的技巧和经验，因为，反而自己人性的贪嗔痴能左右自己买入卖出的时间，以及选股的个人便好和对未来的预期。

下面来盘点一下丁元英的炒股秘诀：

第一、坐庄，不管是黑庄还是其他类型的操盘。准确说丁元英和普通人炒股最大的区别，就是丁元英操盘，操盘意味着要对市场有敏锐洞察力，以及风险经营控制能力，还有和关联方拥有谈判的能力和技巧。

丁元英私募基金，杀富济贫和王庙村扶贫，都是操盘坐庄的思路，在特殊年代，这样的行为在法律上是灰度，也就是，恶意抬高股价，以前股票市场规则不规范的时候，是不违法的，现在的话，有确凿证据，一定必死无疑。

丁元英之所以能够操盘成功，是因为丁元英在商业模型设计、人性规律把握，生存观念包容，还有就是分解了项目建设，把工业生产体系，分拆成为每一个细节，而且王庙村村民和格律诗合作关系，并非隶属关系。

看中乐圣，不仅因为乐圣强大，还因为染着乐圣没有无妄之灾，能够化缘完之后还可以心安理得的大快朵颐，不管吃香。

还有乐圣确实是天然的漏洞，作为市场出清者的存在，资本对于经营不善和制度漏洞，以及管理和文化天生缺陷。一击必溃。

第二、天道交易法

在股票交易市场，一样存在资本运作的规则和规范，规矩和道理。

私募基金冻结丁元英的股票，不是要让丁元英继续翻一番，而是，股票得来的钱，要通过时间到沉淀，泡沫消失的悄无声息，只有丁元英或者丁元英的钱两年内一动不动，才能保证当初的项目能够拿得住，不被审计部门和监管部门盯上。

因为钱，这种能量一样遵循能量守恒定律。

丁元英是操盘手，丁元英背后是资本，资本都是幕后的人，因为丁元英名声在外，很容易拔出萝卜带出泥，况且，整个私募基金管理的资产规模，很大，很容易被风控盯上。

（沈南鹏、张玮，都隶属耶鲁大学基金会，一样最为国际财团的门徒在中国股票进行交易）只不过，他们炒股的方式和我们理解的不一样。高岭资本就投资京东，把重资产模式进行到底，并且学习沃尔玛等超市的供应链管理，把服务做到极致。

天道交易法，就是顺势而为，实事求是，按照客观规律办事的方法论，要本着这样的原则去教育。

第三、刹车（夹缝中生存）

丁元英说要在狼嘴里叼肉，要在别人盘子里面抢食吃，既要盯着狼，还要盯着衙门的快刀，在狼咬人之前，衙门的快刀没来之前准备操作，都来的时候要赶紧收回来。

满大街的人都输炒股的人，很少有人能够保证哪一支股票会涨，哪一个股票会跌，丁元英为什么能够判断。

丁元英说透视社会依次有三个层次，生产力、制度、文化，炒股不仅包括人性、文化、经济格局、政治格局，还有其他，有政治经济学，有市场经济学，还有其他的基本面和技术面。

当然，缠师跌停洗老鼠仓的案例堪称经典。当然，路遥知马力日久见人心，很多时候，看人为难之际是否落井下石，是否能够站在自己立场和利益考虑问题，是不是能对相关者利益最大化负责。

第四、破坏性开采市场资源

丁元英说杀富济贫就是破坏性开采市场资源，市场的蛋糕不是无限大，穷人也好，富人也好，饥饿游戏里面，物质供应和精神供应都是稀缺的。

财富并部署你创造出来的，而是财富本身就有，而瓜分，或者分配的刀子在资本的手里面，不同的社会阶层，社会分工，能够拿到的资源有限。

那么就一定会出现，杀鸡取卵，提前牺牲其他效益换取经济效益的短期变现行为。也存在价格投机和其他投机行为。

杀富济贫的结果就是不影响最终的分配模式和红利，只是短期内的一次协调，富人不会因为杀富而平穷，穷人不会因为破格获取而变富。

张子强绑架李嘉诚儿子，几千万的钱，并没有成为资本的原始积累，而成为挥霍的财富，最终还是德不配位，必有灾殃。

第五、庞氏骗局

事实上，8个瓶盖盖10个瓶子，都是常有的事，因为只要有更傻更笨的人进入，或者期望能够赚到更多钱，这些贪心都会变成被收割的韭菜。

人是世界上最好哄的动物，庞氏骗局人们都知道，但是面对利益，人们总幻想自己不是最后一波，自己是割韭菜的镰刀，却并不知道，你也是别人的韭菜。

当然，还有就是卡bug的存在，制度和法律的建立，就一定为违反规定的人创造了暴利的机会，人为财死鸟为食亡。一定会有人铤而走险。

《背叛》中宋一坤调料球事件，《天幕红尘》叶子农国际考务派遣和跨国公司的设立，为别人办签证，就是一种卡bug的行为。

炒股是有秘诀，秘诀要是能告诉你，还是秘诀吗？教人炒股的书烂大街，真要按照那个操作逻辑，也不至于写书。

真相就是，不存在一种经验，或者方法，绝对保证可以赚到钱，有的只是经营和管理风险，分散风险和转嫁风险，找到接盘侠接盘的骚操作。

真正炒股一样赚不到大富大贵，都是一种投资手段，一种生活方式，一旦有人把这个当成职业，幻想要获得更多的时候，股票市场可不是善财童子，一定教你做人。

股票市场会放大人性，贪欲和贪婪，欲望和执念。

丁元英给我们最大的启发，并不是点石成金的金手指，而是文化属性的研究，人性弱点的把控，对于商业市场规律的认知，并且自律和自控力，执行力和公信力。

丁元英规划资源配置，以及整体上把握时机，才能有可能成功，私募基金、杀富济贫、王庙村扶贫，都有运气和时代的帮忙，放到现在，他也不一定一直赢，一直赢下去，没有人可以做到，神是不存在的。

秘诀很简单啊，就是欲速则不达，丁元英带欧阳雪炒股一次周期是一年，从买进到卖出持仓时间是一年，这个是大多数人做不到的事情，大多数人都在急于求成三五天就开始换股票，两三天看不见收益或者稍微亏点钱就直接清仓了，普通人的格局还没达到从月线年线的角度去看股市而是停留在日线级别甚至是分钟级别去看股市。

回答这个问题前，请先看丁元英学历，清华大学毕业，德国留学，北京证券分析师。德国金融报纸分析师或者编辑，根据言论，深受叔本华，尼采德国哲学理论影响，把圣经和中国儒家理论扯到一起用尼采的观点解析，这样的人炒股秘籍就是这份简历，如果能复制这份简历，炒股小意思

其实没有什么秘诀！

首先，第一时间点不一样。九几年和现在中国的股市完全是两种模式，那会儿没有手机，电脑都很少股票交易基本都要在交易所当场进行，而像普通老百姓基本接触不到股票，所以说只要资金充足，真正所谓的价值投资在那时刻显得尤为重要。

丁元英最开始帮助外国做理财大约有两亿资金，这个数目非常庞大。

后来回到国内，在酒桌上他提出的是买入一个股票一年不动，这是一个前提条件然后在合适的点卖出最后他们大约买了将近100万。

其实现在对我们一般人来说，可能你放三五万在里边儿股票涨跌你不看还好。

但是，由于手机网络的方便性很少有人几天不看一次股票，所以说这在一定程度上造成了操作了平台性。

其实你看到了，你买的股票从十块涨到20的时候，一般人是想至少想卖一部分的这也是很多人拿不住。

但一个原因，中国股票目前更多的是一种短线操作，涨跌都是有一个短线周期，所以秘诀就是你的资金足够强大，而要保持仓位不要满仓，学会等待。其实这就是秘诀，像我们普通人，几十万被套不可能无动于衷，因为大家都有用钱的时候所以这就是如果你没有炒股票，怎么说都感觉是对的，但是你一旦进到股票中。

有时候作为个人自己的资金，反而不好操作，那些基金经理们用的是基民的钱，他们挣的是提成和工资所以说这个在性质上还是有所区别的。最后所以说股票的最终秘籍还是资金加耐心在适当的位置买入股票给自己设一个止盈点，比如10%不管涨跌，到了盈利10%就抛掉，如果亏损，那暂时都是浮亏就不要割肉，等它长到10%再去操作这样看似很笨，好多人也会喷但是却很少有人做到。

耐心，不追高，买好公司，等待不满仓，不割肉！翻倍还是很可能的！

就股票来讲，能让你赚钱的才算是秘诀，其他都是瞎摆活！问问你自己丁元英让你赚钱了吗？没让你赚钱，又劳哪门子秘诀！

应该是丁元英博学的知识吧，这里面包括丁元英对国家政策层面分析透彻，对中国的文化属性的正确理解，包括对发行股票的企业前景的分析预测，再结合他自身深厚的金融知识等等多方面才是他炒股赚钱的自信底蕴。

缠师操盘手法是大级别买点入场，然后30分级别做短差，将成本迅速降为负数。庄家洗盘时收集筹码，先于庄家砸盘，收割庄家。天道上关于股票的操作，只是一个情节设计而已，并非缠师的操盘逻辑。

他炒股吗？他是拍电视剧吧！