传统序贯三支决策模型通常不重视样本粒子的分布情况,未能较好地融入多粒度计算思想。本文提出基于模糊认知图的序贯三支多粒度决策模型,用图结点表示等价类,以图的形式进行多粒度描述和计算,并利用启发式算法实现多层次动态决策过程中粒度的自我调整和优化。实验结果表明,相较于已有的模型,该方法能够在具有较强解释性和粒度自适应的前提下,决策效果达到甚至优于基准模型。
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