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針對多規(guī)則有序決策系統(tǒng)中的偏好決策問題，根據(jù)有序決策的偏好不一致特性，提出了一種基于偏好不一致熵的偏好決策方法。首先，定義了樣本的偏好不一致熵（ PIEO），用來度量特定樣本相對于樣本集的偏好不一致程度；然后，根據(jù)偏好決策中不同屬性對決策的重要性不同的特點(diǎn)，提出了一種加權(quán)的樣本偏好不一致熵，并結(jié)合屬性偏好不一致熵在度量屬性重要性方面的能力，給出了一種基于屬性偏好不一致熵的權(quán)值的計(jì)算方法；最后，提出了一種基于樣本偏好不一致熵的偏好決策算法。采用Pasture Production和Squalsh兩個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，基于全局偏好不一致熵分類后，各屬性的偏好不一致熵普遍比基于向上和向下偏好不一致熵分類后的熵值小，而且更接近原始決策的偏好不一致熵，這說明基于全局偏好不一致熵的分類比其他兩種情況的分類效果好。分類偏離度最小低至0. 1282，這說明分類的結(jié)果比較接近原始決策。
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