發(fā)布時間：2017-09-02 11:00

  本文關鍵詞：動態(tài)區(qū)間值信息系統(tǒng)近似集的更新研究

  更多相關文章： 粗糙集 雙量化 區(qū)間值 動態(tài)對象集 增量式更新

【摘要】：隨著信息技術產業(yè)不斷取得新的成功,人們可以獲取的數(shù)據(jù)量的大小以及獲取數(shù)據(jù)的周期,都正在發(fā)生著前所未有的變革。面對這些海量的、無明確規(guī)律的、不穩(wěn)定的、快速更新的數(shù)據(jù),如何進行有效的數(shù)據(jù)分析,并從中發(fā)現(xiàn)潛藏在數(shù)據(jù)中的知識,是這個數(shù)據(jù)爆炸時代最為關注的研究課題之一,同時也是當前人們在智能信息領域中面臨的歷史性機遇與挑戰(zhàn)。而粗糙集理論自1982年由波蘭著名教授Pawlak提出以來,已被廣泛證實是一種高效的用于表達和處理不確定性問題的數(shù)學工具。它以等價關系建立的分類機制為基礎,可以刻畫不確定性和不完整性的數(shù)據(jù),并且可以進一步對數(shù)據(jù)進行分析以及推理,從而發(fā)現(xiàn)隱含知識并揭示其中潛在的數(shù)學規(guī)律。為了滿足當前數(shù)據(jù)科學的研究,需要越來越多的具有針對性的數(shù)據(jù)處理模型,本文正是在此背景下以粗糙集理論為基礎,在序信息系統(tǒng)中構建了幾種新的雙量化粗糙集模型,并研究了多種給定區(qū)間值信息系統(tǒng)的論域隨時間發(fā)生變化時,快速更新近似集的一般方法,同時設計了相應的增量式更新算法,并通過大量的實驗驗證了本文方法的有效性。主要創(chuàng)新點如下:1.在序信息系統(tǒng)中融合程度粗糙集模型和變精度粗糙集模型,以變精度粗糙集近似算子和程度粗糙集近似算子為基礎,基于邏輯運算將兩種不同模型的近似算子進行重新組合,建立三種新的雙量化粗糙集模型,并對它們的基本數(shù)學性質進行了系統(tǒng)性的研究,得到了粗糙集區(qū)域的精確刻畫方法以及三種模型之間的相互關系。最后利用實際案例充分展示了計算過程,并驗證了模型的合理性和有效性。2.研究了當區(qū)間值決策序信息系統(tǒng)中論域是動態(tài)時,也即是當有新的對象被增加到原來的系統(tǒng)中或者有對象被從系統(tǒng)中刪除時,快速更新近似集的一般方法,并根據(jù)提出的近似集更新方法設計了對應的增量式算法,然后基于UCI數(shù)據(jù)集設計了一系列實驗,將本文設計的增量式更新近似集算法和傳統(tǒng)的近似集計算方法進行比較,進一步驗證了當論域發(fā)生變化時,本文提出的近似集更新的方法在計算效率方面具有十分明顯的優(yōu)勢。3.在一般的區(qū)間值決策信息系統(tǒng)中,通過區(qū)間數(shù)的‘交’和‘并’運算定義了一種新的相似性度量,然后基于此度量構造了一種新的相似二元關系,進而在此基礎上建立了粗糙集模型。緊接著以該模型為基礎,討論了當論域發(fā)生變化的時候,增量式更新該粗糙集模型近似集的一般方法,然后通過對現(xiàn)實案例的研究論證了所提方法的理論價值和應用價值。
【關鍵詞】：粗糙集 雙量化 區(qū)間值 動態(tài)對象集 增量式更新
【學位授予單位】：重慶理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP18
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 1 緒論及預備知識9-15
• 1.1 緒論9-11
• 1.2 經(jīng)典粗糙集理論11
• 1.3 變精度粗糙集11-12
• 1.4 程度粗糙集12-13
• 1.5 擴展信息系統(tǒng)13
• 1.6 主要工作及內容安排13-15
• 2 序信息系統(tǒng)中的雙量化粗糙集模型15-27
• 2.1 序信息系統(tǒng)下變精度與程度的“邏輯或”粗糙集15-20
• 2.2 序信息系統(tǒng)下變精度與程度的“邏輯與”粗糙集20-23
• 2.3 序信息系統(tǒng)下變精度與程度的“邏輯與”和“邏輯或”粗糙集23-26
• 2.4 小結26-27
• 3 變對象集區(qū)間值決策序信息系統(tǒng)近似集更新27-43
• 3.1 對象減少時近似集的更新規(guī)則27-29
• 3.2 對象增加時近似集的更新規(guī)則29-32
• 3.3 算法設計32-38
• 3.4 實驗分析38-41
• 3.4.1 減少對象時計算時間的比較38-39
• 3.4.2 增加對象時計算時間的比較39-41
• 3.5 小結41-43
• 4 基于構造關系的動態(tài)區(qū)間值信息系統(tǒng)近似集更新43-57
• 4.1 相似二元關系的構造43-45
• 4.2 對象減少時基于構造二元關系的近似集更新規(guī)則45-46
• 4.3 對象增加時基于構造二元關系的近似集更新規(guī)則46-48
• 4.4 算法設計48-52
• 4.5 案例研究52-54
• 4.6 小結54-57
• 5 結論與展望57-59
• 致謝59-61
• 參考文獻61-67
• 個人簡歷、在學期間發(fā)表的學術論文及取得的研究成果67-68

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本文編號：778126