本文關(guān)鍵詞：基于粗糙集的分類泛化研究及其在機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計中的應(yīng)用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：概念設(shè)計作為產(chǎn)品設(shè)計的一個重要環(huán)節(jié)，受到了越來越多的關(guān)注。概念設(shè)計作為產(chǎn)品設(shè)計整個生命周期的初始階段，在這個階段我們所獲得關(guān)于系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的信息是不精確的、不完全的。粗糙集理論是一種處理不精確、不完整和冗余等信息的數(shù)學(xué)工具，它建立在分類機(jī)制的基礎(chǔ)上，將分類理解為在特定空間上的等價關(guān)系，等價關(guān)系構(gòu)成了對空間的劃分從而形成設(shè)計概念。因此，將粗糙集理論應(yīng)用于概念設(shè)計中的分類問題有著實際應(yīng)用的價值。 本文介紹了基于粗糙集分類的研究現(xiàn)狀，在此基礎(chǔ)上分析了粗糙集自身的局限，確定采用粗糙集和面向?qū)傩詺w納相結(jié)合的分類方法。先在數(shù)據(jù)預(yù)處理的基礎(chǔ)上利用面向?qū)傩詺w納的方法進(jìn)行概念泛化，，然后利用粗糙集的屬性約簡和屬性值約簡技術(shù)完成知識的簡化得到分類規(guī)則，最后在對新對象的分類預(yù)測基礎(chǔ)上給出了提高分類規(guī)則泛化能力的方法。在上述工作的基礎(chǔ)上，建立了基于粗糙集的分類泛化模型，并將其應(yīng)用于機(jī)械傳動方案的選擇，輔助設(shè)計人員進(jìn)行概念設(shè)計。
【關(guān)鍵詞】：概念設(shè)計 粗糙集 分類 泛化能力
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TH122;TP18
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 第一章 緒論7-13
• 1.1 概念設(shè)計簡介7
• 1.2 概念設(shè)計研究現(xiàn)狀7-9
• 1.3 分類與知識發(fā)現(xiàn)9-11
• 1.4 本文的主要工作11-13
• 第二章 粗糙集和概念層次13-21
• 2.1 等價關(guān)系13-14
• 2.2 近似和粗糙集14-15
• 2.2.1 基本概念14-15
• 2.2.2 近似的度量15
• 2.3 知識的簡化15-16
• 2.4 知識的粒度16
• 2.5 粗糙集的知識表達(dá)16-17
• 2.6 概念層次17-19
• 2.6.1 概念層次的基本概念17-18
• 2.6.2 概念層次的類型18
• 2.6.3 概念層次的作用18-19
• 2.7 本章小結(jié)19-21
• 第三章 基于粗糙集的分類泛化方法分析21-35
• 3.1 基于粗糙集的分類過程分析21-22
• 3.2 決策表的泛化22-25
• 3.3 屬性約簡和屬性值約簡25-28
• 3.3.1 屬性約簡26
• 3.3.2 屬性值約簡26
• 3.3.3 算例26-28
• 3.4 新對象的分類預(yù)測28-33
• 3.5 本章小結(jié)33-35
• 第四章 基于粗糙集的分類泛化模型35-53
• 4.1 基于粗糙集的分類泛化模型總體框架35-36
• 4.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊36-38
• 4.2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理36-37
• 4.2.2 概念層次樹的模板表示37-38
• 4.3 決策表泛化模塊38-39
• 4.4 屬性約簡和屬性值約簡模塊39-42
• 4.5 預(yù)測部分42-44
• 4.6 算例44-52
• 4.7 本章小結(jié)52-53
• 第五章 基于粗糙集的分類泛化方法在機(jī)械傳動設(shè)計中的應(yīng)用53-65
• 5.1 機(jī)械傳動設(shè)計53-55
• 5.2 產(chǎn)品設(shè)計知識的粗糙集表示55-56
• 5.3 基于粗糙集的分類泛化方法的機(jī)械傳動設(shè)計系統(tǒng)建模56-64
• 5.4 本章小結(jié)64-65
• 結(jié)束語65-67
• 致謝67-69
• 參考文獻(xiàn)69-72

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 丁世飛;齊丙娟;譚紅艷;;支持向量機(jī)理論與算法研究綜述[J];電子科技大學(xué)學(xué)報;2011年01期

2 崔麗群,劉萬軍,包明宇;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分類方法[J];遼寧工程技術(shù)大學(xué)學(xué)報;2004年04期

3 瞿彬彬,盧炎生;基于粗糙集的屬性約簡算法研究[J];華中科技大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2005年08期

4 毛權(quán),肖人彬,周濟(jì);CBR中基于實例特征的相似實例檢索模型研究[J];計算機(jī)研究與發(fā)展;1997年04期

5 舒慧林,劉繼紅,鐘毅芳;計算機(jī)輔助機(jī)械產(chǎn)品概念設(shè)計研究綜述[J];計算機(jī)輔助設(shè)計與圖形學(xué)學(xué)報;2000年12期

6 景旭文,易紅,趙良才;基于數(shù)據(jù)挖掘的產(chǎn)品概念設(shè)計建模研究[J];計算機(jī)集成制造系統(tǒng)-CIMS;2003年11期

7 李寧,樂琦;決策樹算法及其常見問題的解決[J];計算機(jī)與數(shù)字工程;2005年03期

8 鄒慧君,張青,田志斌;機(jī)電一體化系統(tǒng)概念設(shè)計過程模型的研究[J];機(jī)械設(shè)計與研究;2002年05期

9 鄒慧君,汪利,王石剛,郭為忠;機(jī)械產(chǎn)品概念設(shè)計及其方法綜述[J];機(jī)械設(shè)計與研究;1998年02期

10 張政超;關(guān)欣;何友;郭偉鋒;;粗糙集理論研究的新進(jìn)展[J];計算機(jī)與現(xiàn)代化;2009年11期

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 平源;基于支持向量機(jī)的聚類及文本分類研究[D];北京郵電大學(xué);2012年

  本文關(guān)鍵詞：基于粗糙集的分類泛化研究及其在機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計中的應(yīng)用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：368740