粗糙集理論是一種處理不精確性、不完備性和不確定性問(wèn)題的重要數(shù)學(xué)工具。由于經(jīng)典粗糙集模型的分類條件是一種嚴(yán)格的不可分辨關(guān)系,無(wú)法直接處理混合型數(shù)據(jù)和準(zhǔn)確表達(dá)生活中的一些模糊概念,導(dǎo)致在實(shí)際應(yīng)用中存在一定的局限性。因此,粗糙集與其他數(shù)學(xué)理論結(jié)合的粗糙集擴(kuò)展模型也就應(yīng)運(yùn)而生,并且廣泛地應(yīng)用到實(shí)際問(wèn)題的解決中。屬性約簡(jiǎn),作為粗糙集擴(kuò)展模型研究的核心內(nèi)容之一,在處理信息化時(shí)代的不確定性問(wèn)題中起到了關(guān)鍵作用,其可以在保持分類能力不變的前提下剔除原屬性集中冗余或無(wú)關(guān)的屬性,提高模型的分類性能。本文針對(duì)經(jīng)典粗糙集模型在實(shí)際應(yīng)用中等價(jià)關(guān)系的嚴(yán)格性造成需要離散化數(shù)據(jù)而使得信息丟失以及無(wú)法同時(shí)表達(dá)決策問(wèn)題模糊程度的缺陷問(wèn)題,開展了基于粗糙集擴(kuò)展模型的屬性約簡(jiǎn)算法研究。本文主要研究工作如下:1.針對(duì)經(jīng)典粗糙集模型無(wú)法直接處理多標(biāo)記混合型數(shù)據(jù)和多標(biāo)記數(shù)據(jù)中標(biāo)記空間存在標(biāo)記強(qiáng)弱性的問(wèn)題,提出了多標(biāo)記鄰域粗糙集模型及其屬性約簡(jiǎn)算法ARNRS-ML。該模型利用樣本到其異類樣本和到其同類樣本平均距離的差值對(duì)標(biāo)記賦予權(quán)重,挖掘了標(biāo)記對(duì)樣本的區(qū)分性強(qiáng)弱,并在鄰域粗糙集框架下提出了新的正域計(jì)算方法,有效提高了正域的計(jì)算效率。... 

【文章來(lái)源】：閩南師范大學(xué)福建省

【文章頁(yè)數(shù)】：91 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

Arts數(shù)據(jù)集在不同評(píng)價(jià)

閩南師范大學(xué)理學(xué)碩士學(xué)位論文52c)HammingLossd)One-error圖4.1Arts數(shù)據(jù)集在不同評(píng)價(jià)指標(biāo)上隨屬性個(gè)數(shù)變化的情況a)AveragePrecisionb)RankingLossc)HammingLossd)One-error圖4.2Recreation數(shù)據(jù)集在不同評(píng)價(jià)指標(biāo)上隨屬性個(gè)數(shù)變化的情況

第4章基于多標(biāo)記變精度模糊鄰域粗糙集的屬性約簡(jiǎn)算法53a)AveragePrecisionb)RankingLossc)HammingLossd)One-error圖4.3Society數(shù)據(jù)集在不同評(píng)價(jià)指標(biāo)上隨屬性個(gè)數(shù)變化的情況a)AveragePrecisionb)RankingLoss

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于鄰域粗糙集的高維類不平衡數(shù)據(jù)在線流特征選擇[J]. 陳祥焰,林耀進(jìn),王晨曦.  模式識(shí)別與人工智能. 2019(08)
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[7]變精度粗糙集推廣模型及其性質(zhì)研究[J]. 范年柏,張寧,孫濤.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究. 2018(05)
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[10]信息觀下基于不一致鄰域矩陣的屬性約簡(jiǎn)[J]. 續(xù)欣瑩,劉海濤,謝珺,謝剛.  控制與決策. 2016(01)

碩士論文
[1]基于中智集的多屬性決策方法及其應(yīng)用[D]. 劉勝男.山西大學(xué) 2018



本文編號(hào)：2987456