粗糙集（Rough Set）理論是1982年由波蘭數(shù)學家Pawlak最早提出的一種主要用于處理含有不確定性問題的數(shù)學方法。然而在實際問題中,數(shù)據(jù)往往具有結(jié)構(gòu)復雜、高維的特點。在應用中若直接使用數(shù)據(jù)往往不切實際,因此需要對數(shù)據(jù)集進行約簡。粗糙集屬性約簡是粗糙集理論中不可或缺的且具有重要意義的內(nèi)容,也是本文的主要內(nèi)容之一。本文主要圍繞決策粗糙集的部分內(nèi)容作為研究對象,提出了一種新的啟發(fā)式屬性約簡的算法;研究多代價的決策粗糙集模型,介紹了悲觀的決策規(guī)則及樂觀的決策規(guī)則的概念,并做了相關實驗簡述了這兩種模型的異同點和優(yōu)缺點。本文的研究內(nèi)容有以下兩個方面:（1）在條件屬性集合中,每個屬性對信息系統(tǒng)的貢獻度都不一樣,甚至有些屬性被證明是冗余的。屬性約簡可以加快規(guī)則的獲取過程和達到簡化系統(tǒng)的目的,因此對屬性約簡的研究具有重要意義。屬性約簡要求保持屬性集分類能力不變的情況下,刪除部分冗余屬性。本文介紹了屬性約簡中最常用的兩種算法,基于屬性重要度的啟發(fā)式算法和基于差別矩陣的屬性約簡算法,并且把這兩種算法結(jié)合起來,提出了一種改進的啟發(fā)式約簡算法,在某種情況下能夠有效的使屬性約簡的結(jié)果達到更佳。（2）在傳統(tǒng)... 

【文章來源】：江蘇科技大學江蘇省

【文章頁數(shù)】：67 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景與意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 粗糙集發(fā)展歷程及研究現(xiàn)狀
        1.2.1 粗糙集發(fā)展歷程
        1.2.2 粗糙集研究現(xiàn)狀
    1.3 本文研究的主要內(nèi)容及組織結(jié)構(gòu)安排
第二章 粗糙集理論的基本知識
    2.1 Pawlak經(jīng)典粗糙集
        2.1.1 粗糙近似集的定義
        2.1.2 近似精度與粗糙度
        2.1.3 粗糙隸屬度
    2.2 信息系統(tǒng)的基本概念
        2.2.1 知識的概念
        2.2.2 知識的依賴
    2.3 知識約簡與核
    2.4 決策系統(tǒng)
    2.5 本章小結(jié)
第三章 決策粗糙集模型
    3.1 貝葉斯決策過程
    3.2 決策粗糙集
    3.3 三支決策
    3.4 本章小結(jié)
第四章 屬性約簡算法研究
    4.1 基于屬性重要度的屬性約簡算法
        4.1.1 屬性依賴度和重要度的定義
        4.1.2 算法及算法的基本思想
    4.2 基于差別矩陣的屬性約簡算法
        4.2.1 差別矩陣的定義
        4.2.2 算法及算法的基本思想
    4.3 改進的基于屬性重要度的約簡算法
    4.4 實驗分析
    4.5 本章小結(jié)
第五章 基于決策粗糙集的局部約簡
    5.1 多代價決策粗糙集
    5.2 Global與 Local屬性約簡
    5.3 實驗分析
    5.4 本章小結(jié)
總結(jié)與展望
參考文獻
攻讀碩士學位期間發(fā)表的論文情況
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于多代價的決策粗糙集屬性約簡[J]. 楊志榮,王宇,楊習貝.  計算機科學. 2017(09)
[2]決策粗糙集屬性約簡:一種局部視角方法[J]. 王宇,楊志榮,楊習貝.  南京理工大學學報. 2016(04)
[3]廣義三支決策與狹義三支決策[J]. 劉盾,梁德翠.  計算機科學與探索. 2017(03)
[4]基于樣本選擇的啟發(fā)式屬性約簡方法研究[J]. 楊習貝,顏旭,徐蘇平,于化龍.  計算機科學. 2016(01)
[5]決策粗糙集的屬性約簡準則研究[J]. 鞠恒榮,楊習貝,于化龍,戚湧,楊靜宇.  南京師大學報(自然科學版). 2015(01)
[6]三支決策理論及應用[J]. 殷業(yè),柯德營,劉傳勇.  上海師范大學學報(自然科學版). 2015(01)
[7]決策單調(diào)約簡的啟示[J]. 楊習貝,戚湧,宋曉寧,祁云嵩,楊靜宇.  瓊州學院學報. 2014(05)
[8]一種求三支決策閾值的模擬退火算法[J]. 賈修一,商琳.  小型微型計算機系統(tǒng). 2013(11)
[9]粗糙集理論:基于三支決策視角[J]. 劉盾,李天瑞,李華雄.  南京大學學報(自然科學版). 2013(05)
[10]基于三支決策粗糙集的視頻異常行為檢測[J]. 謝騁,商琳.  南京大學學報(自然科學版). 2013(04)

博士論文
[1]基于粗糙集的不確定信息知識發(fā)現(xiàn)及在城市交通管理中的應用研究[D]. 汪凌.西南交通大學 2011
[2]不完備信息系統(tǒng)中粗糙集理論研究[D]. 楊習貝.南京理工大學 2010
[3]粗糙集理論及其在投資環(huán)境因素分析中的應用研究[D]. 楊寧.西南交通大學 2006
[4]基于粗糙集的數(shù)據(jù)挖掘方法研究[D]. 王慶東.浙江大學 2005

碩士論文
[1]面向多特征集成的粒化建模方法及其應用研究[D]. 徐蘇平.江蘇科技大學 2017
[2]三支決策理論與應用研究[D]. 杜麗娜.河南師范大學 2015
[3]決策粗糙集理論的屬性約簡算法研究[D]. 張智磊.西安電子科技大學 2014
[4]決策粗糙集的屬性約簡算法研究[D]. 韓麗麗.安徽大學 2013
[5]基于粗糙集屬性約簡一些問題的研究[D]. 楊章顯.杭州電子科技大學 2011
[6]粗糙集與模糊粗糙集屬性約簡算法研究[D]. 李偉濤.重慶大學 2011
[7]基于粗糙集的網(wǎng)絡安全評估模型研究與實現(xiàn)[D]. 李旭光.電子科技大學 2011
[8]粗糙集屬性約簡算法設計與實現(xiàn)[D]. 姜玉蘋.電子科技大學 2011
[9]基于粗糙集的屬性約簡算法研究[D]. 鄧小娟.西南交通大學 2009
[10]粗糙集理論約簡算法及其應用研究[D]. 羅俊.武漢理工大學 2009



本文編號：2984960