隨著工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的快速普及,各領(lǐng)域中的海量復(fù)雜數(shù)據(jù)推動著企業(yè)的快速發(fā)展。但如何刪除海量復(fù)雜數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)噪音,獲取對企業(yè)有價值的數(shù)據(jù)信息已經(jīng)成為了當(dāng)前信息科學(xué)的一大難題。此外,各領(lǐng)域中獲取的數(shù)據(jù)在動態(tài)地變化著,如何有效利用新舊數(shù)據(jù)之間的關(guān)系對有價值的信息進(jìn)行高效更新也是信息科學(xué)領(lǐng)域的重要問題之一。粒計(jì)算采用分而治之的策略,可以有效對動態(tài)系統(tǒng)中的知識進(jìn)行更新,獲取數(shù)據(jù)中包含的潛在價值。本文利用粒計(jì)算理論中簡化復(fù)雜問題的方法及鄰域粗糙集模型中混合數(shù)據(jù)的度量方式,以屬性約簡結(jié)果知識粒度的增量計(jì)算為技術(shù)手段,研究了混合動態(tài)信息系統(tǒng)中數(shù)據(jù)變化時的增量式屬性約簡算法。本文的主要成果包括:（1）為了提高在屬性集發(fā)生變化時混合動態(tài)信息系統(tǒng)中屬性約簡結(jié)果的更新效率,本文首先分析了具有混合屬性數(shù)據(jù)知識粒度的計(jì)算方式,然后探索了混合信息系統(tǒng)下屬性增加時基于鄰域模型的知識粒度增量更新的規(guī)律,基于此設(shè)計(jì)了一種針對混合信息系統(tǒng)中屬性集變化時的增量式約簡算法。并利用UCI數(shù)據(jù)集進(jìn)行相關(guān)仿真實(shí)驗(yàn)對所提出算法的有效性進(jìn)行了驗(yàn)證;（2）為了提高在樣本集發(fā)生變化時混合動態(tài)信息系統(tǒng)中屬性約簡結(jié)果的更新效率,本文首先利用鄰域模型下... 

【文章來源】：南京財(cái)經(jīng)大學(xué)江蘇省

【文章頁數(shù)】：61 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

本文組織結(jié)構(gòu)圖

V為一個信息函數(shù)，這個信息函數(shù)為每一個屬性指定一x U ， ( , )af x a V[4]。.2 在信息系統(tǒng) DIS (U , A, V , f)中，B C， IND ( B ) { b B，其中 x , y U ( x y)稱為不可分辨關(guān)系。包含集B在論域U 上導(dǎo)出的劃分記為 U / IND ( B)[4]。.3 在信息系統(tǒng) IS (U , A, V , f)中，對于 X U， B C，集合以及 X 的邊界域可定義為[4]：B ( X ) { x U :[ x ] B X}B( X) {x U:[x]X }B ( ) ( ) ( )BBND X B X B X集 B ( X )也被稱為 X 的 B 正區(qū)域，記為 ( )BPOS X ；(BNEG 負(fù)區(qū)域。樣本集合 X 的關(guān)于條件屬性集 B 的等價類、下、負(fù)區(qū)域和邊界域的示意圖如圖 2.1 所示。

Segment 15 13 13.67 12 6.80Mushroom 4 4 109.35 4 35.36圖4.1 樣本增加時約簡結(jié)果的NavieBayes分類精度

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3588700