本文關鍵詞：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)學工具。近年來對粗糙集的研究已經(jīng)擴展到多個領域，并建立了多種擴展粗糙集模型。但是各種擴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上，分別從局部和全局兩個角度對混合信息系統(tǒng)進行了約簡，設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，綜合考慮了混合決策系統(tǒng)的類間信息和類內信息，對混合決策系統(tǒng)從類間和類內角度進行約簡，分別提出類間約簡、類內約簡和構造約簡算法。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，構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，分析了它們之間的關系。并證明了由本文所提出的基于極小描述的近似算子導出的精度比已有文獻中近似算子導出的精度高。
【學位授予單位】：山西師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP18;O177

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中國碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前8條

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本文編號：1199022