在互聯(lián)網(wǎng)上收集數(shù)據(jù)時,由于保密或者歷史原因,數(shù)據(jù)往往都會存在缺失,這樣在對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理時,經(jīng)典集合論無法進(jìn)行處理,為解決這一問題,粗糙集這一數(shù)學(xué)工具應(yīng)運而生。粗糙集可以處理這些不精確數(shù)據(jù)集,而對數(shù)據(jù)進(jìn)行高維簡化是現(xiàn)在粗糙集發(fā)展的重要技術(shù)之一。隨著粗糙集的發(fā)展,學(xué)者們對粗糙集進(jìn)行了很多擴(kuò)充,其中鄰域粗糙集這一概念就是對粗糙集擴(kuò)充的其中一種。鄰域粗糙集可直接處理連續(xù)性數(shù)據(jù)集,解決實際問題。本文以鄰域粗糙模型為基礎(chǔ)研究屬性約簡,根據(jù)蟻群算法（Ant Colony Optimization,ACO）重新設(shè)計了蟻群次優(yōu)決策表約簡算法（Ant Colony Suboptimal Decision Table Reduction Algorithm,簡記ACSR）,以此來求解次優(yōu)值。本文主要做了以下幾點任務(wù):（1）首先通過對經(jīng)典粗糙集的介紹,引出了鄰域粗糙集這一概念,從而重新定義了在鄰域粗糙集上的上下近似、鄰域決策系統(tǒng)等概念,確定了以后研究的基礎(chǔ)。（2）再次,根據(jù)對經(jīng)典粗糙集算法的介紹推及到鄰域粗糙集的算法的研究,根據(jù)對現(xiàn)有處理數(shù)據(jù)的算法研究,推出論文所提出的處理多維數(shù)據(jù)集的約簡算法。（3）通過對U... 

【文章來源】：青島大學(xué)山東省

【文章頁數(shù)】：65 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

正域、負(fù)域和邊界域

青島大學(xué)碩士學(xué)位論文 red粗糙集改進(jìn)算法跟算法 3.3 鄰域下的改進(jìn)算法性，減少了計算總量，提高了計算效率，但沒上得到的算法的時間復(fù)雜度仍為2 ( m U)。糙集的快速屬性約簡算法集的快速屬性約簡算法跟算法 3.3 類似，也是的。算法通過一個度量值 講論域空間劃分為[27]。算法利用如下公式劃分論域空間：0( , ) / }i f x x k 0) min[ ( )],i i a x x U。有公式可畫出如圖 3-1 劃分

第五章 基于鄰域粗糙集的約簡算法37圖5-1 =0.125用ACSR 算法對wine數(shù)據(jù)集求約簡長度圖圖5-2 =0.125用ACSR 算法對ISP數(shù)據(jù)集求約簡長度圖圖5-3 =0.125用ACSR 算法對WDBC數(shù)據(jù)集求約簡長度圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于鄰域粗糙模型的次優(yōu)決策表約簡算法[J]. 宋曉曉,劉遵仁,彭瀟然.  青島大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2016(03)
[2]決策粗糙集理論研究現(xiàn)狀與展望[J]. 于洪,王國胤,姚一豫.  計算機(jī)學(xué)報. 2015(08)
[3]基于塊集的鄰域粗糙集的快速約簡算法[J]. 婁暢,劉遵仁,郭功振.  計算機(jī)科學(xué). 2014(S2)
[4]基于鄰域粗糙模型的高維數(shù)據(jù)集快速約簡算法[J]. 劉遵仁,吳耿鋒.  計算機(jī)科學(xué). 2012(10)
[5]一種新的基于約簡的多分類器融合算法[J]. 劉遵仁,吳耿鋒.  計算機(jī)工程與應(yīng)用. 2012(34)
[6]基于粗糙集的屬性約簡方法研究綜述[J]. 楊傳健,葛浩,汪志圣.  計算機(jī)應(yīng)用研究. 2012(01)
[7]蟻群算法綜述[J]. 吳慶洪,張穎,馬宗民.  微計算機(jī)信息. 2011(03)
[8]蟻群算法研究應(yīng)用現(xiàn)狀與展望[J]. 葉志偉,周欣,夏彬.  吉首大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2010(01)
[9]粗糙集理論與應(yīng)用研究綜述[J]. 王國胤,姚一豫,于洪.  計算機(jī)學(xué)報. 2009(07)
[10]基于鄰域粒化和粗糙逼近的數(shù)值屬性約簡[J]. 胡清華,于達(dá)仁,謝宗霞.  軟件學(xué)報. 2008(03)

碩士論文
[1]基于鄰域粗糙集的屬性約簡算法研究[D]. 李楠.陜西師范大學(xué) 2011
[2]基于粗糙集理論的屬性約簡算法研究[D]. 楊哲.長春理工大學(xué) 2008



本文編號：3394136