Redução de valores no critério de decisão em aplicações de Rough Sets com dominância e seus impactos na qualidade da aproximação - Moreira Filho, Roberto Malheiros (2012)
A criação de regras de apoio à decisão com base em sistemas de informação é o objeto central da Teoria dos Conjuntos Aproximativos - TCA (Rough Sets Theory). Um trabalho apresentado por Pawlak em 1982 deu início a diversos estudos com o objetivo de criar regras de decisão baseadas em sistemas de informações com múltiplos atributos condicionantes e um ou mais atributos de decisão. Ao longo do tempo, os atributos com relação de dominância, onde há uma escala de valores, vêm recebendo destaque. Para lidar com este tipo de dados foi desenvolvido a DRSA (Dominance-based Rough Sets Approach). O excessivo rigor exigido para a criação de regras pela proposta básica do DRSA fez com que novas propostas surgissem. Além das regras determinísticas, com 100% de certeza, surgiram regras probabilísticas, com algum percentual controlado de incerteza. Existem algumas vertentes de estudo de aplicações de DRSA e a abordagem aqui proposta explora a possibilidade de aumento na qualidade da aproximação e, consequentemente, na qualidade das regras geradas, considerando a possibilidade de união de algumas classes do atributo de decisão com princípio de dominância. Com isto, são preservados os princípios do uso de DRSA. De acordo com a necessidade do pesquisador, a redução de classes pode ser utilizada em conjunto com as outras alternativas de DRSA apresentadas até o momento. Duas novas propostas de união de classes do atributo do critério de decisão são apresentadas, comentadas e criticadas nesta tese, uma baseada em função densidade de probabilidades e outra baseada em transformações probabilísticas.