粗糙集理論是一種處理不精確的,不確定和模糊知識(shí)的理論工具與方法,該理論在數(shù)據(jù)挖掘,人工智能,機(jī)器學(xué)習(xí)和模式識(shí)別等領(lǐng)域得到了廣泛地關(guān)注和應(yīng)用。由于數(shù)據(jù)源的多樣性,客觀事物的不確定性和技術(shù)限制,有時(shí)較難獲取到精確的數(shù)據(jù),從而導(dǎo)致不完備信息系統(tǒng)的產(chǎn)生,集值信息系統(tǒng)作為單值信息系統(tǒng)的拓展,可用來(lái)處理不完備信息系統(tǒng)。本文以集值決策信息系統(tǒng)為研究對(duì)象,研究了集值決策信息系統(tǒng)的屬性約簡(jiǎn)問(wèn)題。但由于在大數(shù)據(jù)時(shí)代下,許多數(shù)據(jù)往往是動(dòng)態(tài)變化的,使用靜態(tài)的約簡(jiǎn)算法較難適應(yīng)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)下的屬性約簡(jiǎn),因此,對(duì)于粗糙集的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)更新方法的研究有著重要的現(xiàn)實(shí)意義。在此情況下,本文研究了集值決策信息系統(tǒng)中屬性集增量式更新和對(duì)象增量式更新對(duì)屬性約簡(jiǎn)的影響。本文主要研究了以下問(wèn)題,并得到了一些創(chuàng)新性的結(jié)果:(1)針對(duì)集值決策信息系統(tǒng)的屬性約簡(jiǎn),建立了基于對(duì)象集的屬性約簡(jiǎn)算法。將不完備決策表轉(zhuǎn)化為集值決策信息系統(tǒng),并詳細(xì)分析了集值決策信息系統(tǒng)下基于相似關(guān)系的分布約簡(jiǎn)和最大分布約簡(jiǎn),通過(guò)利用可區(qū)分對(duì)象集的集對(duì),計(jì)算極小析取范式求解出所有的分布約簡(jiǎn)和最大分布約簡(jiǎn)。(2)針對(duì)集值決策信息系統(tǒng)中屬性集的動(dòng)態(tài)增加情況,通過(guò)引入條件信息量...

【文章頁(yè)數(shù)】：55 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖5.1屬性約簡(jiǎn)增量機(jī)制Fig.5.1Incrementalmechanismofattributereduction

圖5.1屬性約簡(jiǎn)增量機(jī)制Fig.5.1Incrementalmechanismofattributereduction

本文編號(hào)：4001083