三支决策理论是姚一豫等人在粗糙集[1]和决策粗糙集[2]基础上提出的新的决策理论。2012年10月召开的中国粗糙集与软计算会议上，姚一豫教授系统地介绍了三支决策理论的背景、框架、模型及应用。“三支决策理论与应用”[3]标志着三支决策由粗糙集的三个区间的语义解释逐步发展为在一种不确定或不完整信息条件下的决策理论。许多学者研究和拓展了三支决策理论，并将其应用于多个学科领域。2013年在漳州举办的中国rough集与软计算学术会议上还专门开设了三支决策讨论班，来自各地的专家学者讨论了三支决策的研究新进展及其未来的发展方向。三支决策用接受、拒绝和不承诺表示决策的三种类型。与此理论研究的不确定信息的处理相关的理论还有诞生于20世纪20年代、在60年代初迅速发展成一门学科的模式识别理论[4]和1989年我国学者赵克勤首次提出的集对分析理论[5]。

效用三支决策模型

本资源为一种粗糙集程序源代码，属于决策粗糙集的一种扩展形式，称之为单参数决策粗糙集。编程语言为matlab。代码免费开放，请在使用时注明并引用相应的文章信息。 为解决决策粗糙集参数不便于确定问题，提出了一种单参数决策粗糙集。文章信息：M. Suo, L. Tao, B. Zhu, X. Miao, Z. Liang, Y. Ding, X. Zhang, T. Zhang, Single-parameter decision-theoretic rough set, Information Sciences (2020), doi: https://doi.org/10.1016/j.ins.2020.05.124 欢迎交流（QQ/WeChat: 379786867）。请在使用此代码时做好引用。本代码严禁应用于任何商业用途，版权必究！ 本程序是单参数决策粗糙集的matlab源代码，内附两个演示数据集，供运行参考。

针对流计算模式中的动态对象增量与减量同步发生的现象，提出了一种概率粗糙集三支决策的快速流计算方法。首先讨论了流计算模式中决策信息系统的单对象增减更新模式的数据模式；然后基于流计算数据变化模式分别提出了数据增量与数据减量时三支决策域的变化推理；最后基于上述理论给出了一种流计算模式下的三支决策动态增减快速学习算法。通过八种UCI数据集的对比实验，证明了该算法不但在时间消耗上明显优于经典三支决策算法，而且对于三支决策阈值具有较强的稳定性。