1) randomized decision function
随机决策函数
2) non-randomized decision function
非随机化决策函数
3) randomized decision function
随机化判决函数
4) Stochastic decision making
随机决策
1.
This paper discusses an interactive procedure which exploits stochastic dominance rule solve stochastic decision making problems.
讨论应用随机优势原则求解随机决策问题的对话式决策方法。
5) decision function
决策函数
1.
The algorithm about incremental generating decision function is built by modifying the definition of discernibility matrixes.
笔者提出的递增式决策函数生成算法是在改造后的分辨矩阵下完成的,更有利于编程实现;避免了传统粗集方法对数据作一次性处理生成庞大的决策矩阵,从而有效解决了在处理大规模数据库时内存不足问题;由于决策函数是递增式生成的,因此该算法适应了目前数据变化的特点,实现了新例的动态学习,因此这种对信息的重用,减少了数据挖掘的时间;同时,递增式决策函数生成算法从根本上解决了多类决策的递增式学习问题。
2.
The basic concepts,principles,logic flowchart of algorithm,characteristics of the competitive decision algorithm were systemically expounded and the widely used competitive force function,decision functions, resources exchange rules of the algorithm were proposed.
全面阐述竞争决策算法的基本概念、原理、算法流程、特点,给出了常用的竞争力函数、决策函数、初始状态、资源交换规则,并以示例来说明该算法的原理、特点及应用。
3.
This paper transfers the non-parametric hypothesis test of two or more equal population into the statistical decision problems which be reseaching the best decision functions.
本文将两总体及多总体分布相等的非参数假设检验问题转化为寻求最优决策函数的统计决策问题。
6) decision-making function
决策函数
1.
Thus the associated matrix is formed between the project and the object,and accordingly educed expressions of evaluative function and decision-making function.
基于Vague集的模糊决策方法近年来得到了广泛的应用,这种决策方法综合考虑了方案满足目标的可能性和不满足目标的可能性两个方面的因素,以此为基础建立方案和目标之间的关联矩阵,从而利用i-vVague集导出了评价函数和决策函数的表达式,并且可以根据不同的情况选择不同的决策函数。
2.
Simultaneously,it established a mathematical model of Multi-sensor,then obtained analytical expressions of decision-making function.
基于Vague集的模糊决策方法近年来得到了广泛的应用,它以方案满足目标的可能性和不可能性为基础,进而建立方案和目标之间的关联矩阵;该方法克服了传统方式下利用模糊集的固有局限性,同时针对多传感器信息融合的数学模型,得出决策函数的具体表达式,并且给出结果的判决准则,最后通过实例分析证明这种方法简单有效。
3.
In this paper, the characteristic of decision-making functional spaces is discussed.
就决策函数空间的特性进行讨论,指出任何统计决策问题总是与一个随机过程有关的,所有统计决策函数所构成的集合可以看作是一个拓扑空间。
补充资料：随机型决策
分子式：
CAS号：
性质：又称统计型决策，随机型决策。环境条件不确定，但能以某种概率出现的情况下的决策。它是决策分析中讲究得最多的一个领域，其主要特征为：(1)存在着决策者希望达到的明确目标，如利益最大或损失最小。(2)存在着两个或两个以上的自然状态，未来究竟出现哪种状态、决策人不能事先肯定，但是各种状态出现的概率可以预先估算出来。(3)存在着两个以上的策略可供失策人选择，最后只选定一个策略。(4)各个策略在不同自然状态下的收益值或损失值可以预先计算出来。风险型决策的基本方法有期望值法，期望机会损失法、矩阵法、决策树法等。其决策准则有期望收益最大准则和期望机会损失最小准则。
CAS号：
性质：又称统计型决策，随机型决策。环境条件不确定，但能以某种概率出现的情况下的决策。它是决策分析中讲究得最多的一个领域，其主要特征为：(1)存在着决策者希望达到的明确目标，如利益最大或损失最小。(2)存在着两个或两个以上的自然状态，未来究竟出现哪种状态、决策人不能事先肯定，但是各种状态出现的概率可以预先估算出来。(3)存在着两个以上的策略可供失策人选择，最后只选定一个策略。(4)各个策略在不同自然状态下的收益值或损失值可以预先计算出来。风险型决策的基本方法有期望值法，期望机会损失法、矩阵法、决策树法等。其决策准则有期望收益最大准则和期望机会损失最小准则。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条