本文關(guān)鍵詞：基于粗糙集的近似分布約簡與決策規(guī)則獲取，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：粗糙集理論是上個(gè)世紀(jì)80年代初由波蘭學(xué)者Z.Pawlak提出的一個(gè)用于數(shù)據(jù)分析的有力的數(shù)學(xué)工具,近年來日益受到各領(lǐng)域?qū)W者,特別是計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的學(xué)者的廣泛關(guān)注,經(jīng)過二十余年的發(fā)展,該理論已經(jīng)在諸如機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識別、決策分析、過程控制、數(shù)據(jù)庫知識發(fā)現(xiàn)以及專家系統(tǒng)等領(lǐng)域得到了成功應(yīng)用。 本文主要圍繞不一致信息系統(tǒng)中基于粗糙集的方法進(jìn)行了探討,并取得了一些有意義的結(jié)果。 在決策表相對屬性約簡方面,針對在Z.Pawlak粗糙集模型下進(jìn)行的相對屬性約簡存在的問題及應(yīng)用中的困難,分析了變精度粗糙集理論中β下近似約簡,將分布約簡概念引入到變精度粗糙集模型中,提出了β下近似分布約簡概念;另外,借鑒信息熵度量,給出了基于變精度粗糙集模型決策表中屬性重要性度量的定義,區(qū)分了β閾值界定下的“弱不一致信息”與“強(qiáng)不一致信息”的不確定程度,刻畫了標(biāo)準(zhǔn)粗糙集下的正域之外不一致信息的不確定程度;以該度量作為啟發(fā)式信息,提出了基于信息熵的β下近似分布約簡的啟發(fā)式算法,該算法可以找到一個(gè)變精度意義下保持決策分類不變的約簡。這些結(jié)果為不一致信息系統(tǒng)的屬性約簡提供了理論依據(jù)與應(yīng)用基礎(chǔ),實(shí)例表明該算法針對在不一致信息系統(tǒng)中的屬性約簡是可行的。 在基于粗糙集的決策規(guī)則獲取方面,針對不一致信息系統(tǒng)中決策規(guī)則獲取問題,分析了A.Skowron缺省規(guī)則獲取算法及其所存在的問題,提出了一種基于粗糙信息向量方法的決策規(guī)則挖掘算法。在分析規(guī)則可靠性的基礎(chǔ)上,引入了規(guī)則支持度概念,從而避免了因噪聲影響而產(chǎn)生的隨機(jī)規(guī)則;基于粗糙信息向量,利用條件向量對決策向量的決策支持能力,直接從決策表中挖掘出符合閾值要求的盡可能簡潔的決策規(guī)則,且不損失條件屬性值的決策支持能力。利用該算法可以挖掘出決策系統(tǒng)中條件屬性在各個(gè)簡化層次情況下的確定性規(guī)則和缺省規(guī)則集合。若將該算法挖掘得到的規(guī)則集用于決策推理,在待識樣本信息不完備的情況下也能給出一個(gè)較滿意的決策。理論分析和實(shí)例表明該算法在不一致信息系統(tǒng)中的決策規(guī)則獲取上是可行的。
【關(guān)鍵詞】：粗糙集 信息熵 屬性約簡 決策規(guī)則 粗糙信息向量
【學(xué)位授予單位】：山西大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2005
【分類號】：C934
【目錄】：

• 第一章 引言11-15
• 1.1 數(shù)據(jù)挖掘概述11-12
• 1.1.1 數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)11
• 1.1.2 數(shù)據(jù)挖掘的方法與技術(shù)11-12
• 1.1.3 數(shù)據(jù)挖掘所面臨的困難12
• 1.2 論文研究的背景和意義12-13
• 1.3 本文的組織結(jié)構(gòu)13-15
• 第二章 粗糙集理論的基本概念15-20
• 2.1 粗糙集相關(guān)概念15-16
• 2.2 粗糙集在數(shù)據(jù)挖掘中研究的主要問題16-20
• 2.2.1 屬性約簡16-17
• 2.2.2 決策規(guī)則獲取方法17-18
• 2.2.3 推廣的粗糙集理論以及和其它理論方法的結(jié)合18-20
• 第三章 基于信息熵的β下近似分布約簡20-29
• 3.1 相對屬性約簡基本概念21
• 3.2 變精度粗糙集模型21-22
• 3.3 信息熵的相關(guān)概念22-23
• 3.4 基于信息熵的β下近似分布約簡算法23-28
• 3.4.1 變精度粗糙集上屬性約簡的概念23-24
• 3.4.2 屬性重要性度量24-25
• 3.4.3 算法原理25-26
• 3.4.4 算法描述26-27
• 3.4.5 算法實(shí)例27-28
• 3.5 結(jié)論28-29
• 第四章 基于粗糙信息向量的決策規(guī)則獲取算法29-40
• 4.1 決策表與信息向量29-31
• 4.2 不一致信息系統(tǒng)中決策規(guī)則的評價(jià)31-32
• 4.3 基于粗糙信息向量的決策規(guī)則獲取算法32-38
• 4.3.1 Skowron缺省規(guī)則獲取方法及存在問題分析32-33
• 4.3.2 算法原理33-35
• 4.3.3 算法實(shí)現(xiàn)35-37
• 4.3.4 算例說明37-38
• 4.4 算法分析38-39
• 4.5 結(jié)論39-40
• 第五章 結(jié)束語40-42
• 參考文獻(xiàn)42-46
• 致謝46-47
• 附錄47-48

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本文編號：294703