本文關(guān)鍵詞：基于粗糙集的智能規(guī)劃模型的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《河南大學(xué)》 2011年

基于粗糙集的屬性約簡算法研究

梁蒙  

【摘要】：知識表示是人工智能的重要問題。從粗糙集的觀點來看,知識就是一種對事物的分類能力,因此利用二維表來表達知識,并依據(jù)表中的屬性子集將對象劃分到不同的類別中去。粗糙集正是利用劃分來區(qū)分和處理不完整、不精確、不一致等各種不確定性信息的一種工具。屬性約簡算法是粗糙集的核心內(nèi)容之一,是粗糙集在智能信息處理中的重要方法,也是知識發(fā)現(xiàn)的重要研究課題。如何取得有效快速的屬性約簡算法,是知識約簡算法研究的重要內(nèi)容,也是粗糙集方法能夠得到有效應(yīng)用的保障。 本文首先從粗糙集的概念和性質(zhì)入手,接著研究了知識約簡中幾種重要的啟發(fā)式約簡算法;并由此延伸到對決策表屬性約簡算法的研究。在決策表屬性約簡算法中,Skowron差別矩陣的方法占有重要地位,由于其比較容易實現(xiàn),許多經(jīng)典的算法都是建立在這種方法的基礎(chǔ)之上。 本文主要研究全屬性約簡算法,包括以下幾方面內(nèi)容: 1.研究了決策表屬性約簡算法,其包括最優(yōu)最小相對約簡算法和全屬性約簡算法。同時進一步研究了兩類算法的優(yōu)劣和效率。 2.進一步研究了基于差別函數(shù)的屬性約簡算法,發(fā)現(xiàn)了算法中存在的問題,并利用笛卡爾積的思想有效地提高了算法的效率。 3.研究了基于Skowron差別矩陣求相對核和基于Pawlak屬性重要度求相對核兩種方法,實驗分析了用Skowron差別矩陣求相對核在效率上的優(yōu)勢。 4.研究了相對約簡與下集極大元之間的關(guān)系;同時用Skowron差別矩陣的方法求得相對核,并在此基礎(chǔ)上利用Boundary算法將下集思想成功融入到屬性約簡中,提出了一種新的屬性約簡算法。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：河南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2011
【分類號】：TP18
【目錄】：

摘要4-5

ABSTRACT5-9

1 緒論9-17

1.1 課題背景及意義9-11

1.2 粗糙集發(fā)展歷程及國內(nèi)外現(xiàn)狀11-14

1.2.1 信息系統(tǒng)的知識約簡12-13

1.2.2 決策表的知識約簡13-14

1.3 本文研究內(nèi)容及組織結(jié)構(gòu)14-17

2 粗糙集和知識約簡17-27

2.1 粗糙集基本概念17-22

2.1.1 知識與分類17-18

2.1.2 粗糙集的基本定義及其性質(zhì)18-22

2.2 知識約簡22-26

2.2.1 知識的核與約簡22-24

2.2.2 知識的相對核和相對約簡24-26

2.3 本章小結(jié)26-27

3 決策表的屬性約簡算法27-37

3.1 決策表盲目刪除屬性約簡算法27

3.2 基于PAWLAK 屬性重要度的決策表屬性約簡算法27-29

3.3 基于差別矩陣的決策表屬性約簡算法29-30

3.4 基于差別函數(shù)的決策表屬性約簡算法30-31

3.5 基于互信息的決策表屬性約簡算法31

3.6 基于差別函數(shù)的屬性約簡算法實現(xiàn)及改進31-36

3.6.1 經(jīng)典差別函數(shù)實現(xiàn)算法及改進32-35

3.6.2 算法對比35-36

3.7 本章小結(jié)36-37

4 基于下集思想的屬性約簡算法37-55

4.1 下集思想和BOUNDARY 算法介紹37-42

4.2 BOUNDARY 算法應(yīng)用42-43

4.3 基于下集思想的屬性約簡算法43-51

4.3.1 相對核屬性算法分析43-44

4.3.2 下集思想與屬性約簡算法44-51

4.4 屬性約簡算法分析及對比51-54

4.4.1 相對核算法效率分析51-52

4.4.2 相對約簡算法效率分析52-54

4.5 本章小結(jié)54-55

5 總結(jié)與展望55-57

參考文獻57-60

致謝60-61

攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及科研成果61-62

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