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中文摘要：
决策粗糙集理论是对经典粗糙集理论的拓展，由于引入了贝叶斯风险决策方法，其可用于获取数据中的代价敏感知识，目前正成为国际粗糙集研究领域的新亮点。本项目以信用风险评估问题为背景，以决策粗糙集为工具，针对决策者风险偏好差异以及误决策代价非平衡的特点，系统研究基于决策粗糙集的代价敏感知识获取方法及其应用。内容包括（1）研究基于决策粗糙集的风险偏好建模及代价敏感决策边界的界定，为决策者提供个性化代价敏感决策支持；（2）研究决策粗糙集的代价敏感属性约简理论、约简算法及规则提取方法，以实现从海量数据中获取精简知识；（3）研究不完备数据基于决策粗糙集的代价敏感知识获取方法，实现决策粗糙集模型在不完备数据中的拓展，为决策者在非完整信息条件下的作出科学评估方案提供参考。在理论方法研究的同时，本项目将以银行信用评估的实际问题为研究对象，依据理论方法研究结果，开展应用研究，为科学合理评估信用风险提供决策支持。
结论摘要：
英文主题词decision-theoretic rough set；cost-sensitive；knowledge acquisition；attribute reduction；sequential decision
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