本文關(guān)鍵詞：混合系統(tǒng)的知識約簡和近似算子研究

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【摘要】：由Pawlak提出的粗糙集理論是處理不精確、不完備、不確定數(shù)據(jù)的一種有效的數(shù)學(xué)工具。近年來對粗糙集的研究已經(jīng)擴(kuò)展到多個領(lǐng)域，并建立了多種擴(kuò)展粗糙集模型。但是各種擴(kuò)展粗糙集只適用于處理含有一種類型屬性的系統(tǒng)，，不能處理多種不同類型屬性并存的系統(tǒng)。本文集中研究了混合數(shù)據(jù)的知識約簡和近似算子，主要內(nèi)容如下：針對混合系統(tǒng)的約簡問題，本文首先在引入極小描述的基礎(chǔ)上，分別從局部和全局兩個角度對混合信息系統(tǒng)進(jìn)行了約簡，設(shè)計了求局部約簡和全局約簡的算法。其次以極小描述和極大描述為基礎(chǔ)，綜合考慮了混合決策系統(tǒng)的類間信息和類內(nèi)信息，對混合決策系統(tǒng)從類間和類內(nèi)角度進(jìn)行約簡，分別提出類間約簡、類內(nèi)約簡和構(gòu)造約簡算法。最后在混合系統(tǒng)上研究了基于辨識矩陣求約簡的方法。實(shí)例表明這些算法是有效的。針對混合信息系統(tǒng)的粗糙近似，本文以極小描述為基礎(chǔ)，構(gòu)造了分別基于元素和基于粒的四類粗糙近似算子，研究了它們的性質(zhì)，分析了它們之間的關(guān)系。并證明了由本文所提出的基于極小描述的近似算子導(dǎo)出的精度比已有文獻(xiàn)中近似算子導(dǎo)出的精度高。
【學(xué)位授予單位】：山西師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP18;O177

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：1199022