本文關(guān)鍵詞：基于鄰域和模糊粗糙集的屬性約簡(jiǎn)研究

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【摘要】：屬性約簡(jiǎn)在粗糙集理論中得以充分的運(yùn)用和拓展。本文主要從鄰域和模糊粗糙集這兩方面著手對(duì)屬性約簡(jiǎn)進(jìn)行探究,同時(shí)建立相關(guān)模型,它們分別是基于鄰域的布爾矩陣屬性約簡(jiǎn)模型與基于距離測(cè)度的模糊粗糙集屬性約簡(jiǎn)模型�；谶@兩種模型,分別設(shè)計(jì)算法,同時(shí),將算法運(yùn)用UCI數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分析,從而證實(shí)算法的可行性。1.基于鄰域的布爾矩陣屬性約簡(jiǎn)模型本文以鄰域概念為依據(jù),定義了基于布爾矩陣的屬性約簡(jiǎn)模型。首先,構(gòu)造了條件屬性布爾矩陣和決策屬性布爾矩陣,通過(guò)分析它們之間的關(guān)系和運(yùn)算定義了基于布爾矩陣的屬性重要性評(píng)價(jià)指標(biāo),并證明了該指標(biāo)與經(jīng)典的依賴(lài)度函數(shù)指標(biāo)的等價(jià)性�；趯傩灾匾栽u(píng)價(jià)指標(biāo),設(shè)計(jì)出基于布爾矩陣的特征選擇算法,并分析了該算法的約簡(jiǎn)性能。2.基于距離測(cè)度的模糊粗糙集模型本文首先引進(jìn)了基于距離的模糊相似關(guān)系并討論了其簡(jiǎn)單的性質(zhì),并以此作為依據(jù),重新定義了模糊決策的上下近似公式,進(jìn)而給出決策正域的概念,通過(guò)正域的定義,構(gòu)造了基于距離測(cè)度的依賴(lài)度函數(shù),并作為屬性重要性評(píng)價(jià)指標(biāo),最后設(shè)計(jì)了前向搜索屬性約簡(jiǎn)算法,并通過(guò)數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)分析,證明了算法的有效性。
【關(guān)鍵詞】：布爾矩陣 距離測(cè)度 鄰域粗糙集 模糊粗糙集 屬性約簡(jiǎn)
【學(xué)位授予單位】：渤海大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TP18;O159
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 1 緒論8-11
• 1.1 粗糙集的概述和研究背景8-10
• 1.1.1 經(jīng)典粗糙集概述8
• 1.1.2 鄰域粗糙集概述8-9
• 1.1.3 模糊粗糙集概述9-10
• 1.2 本文的研究?jī)?nèi)容和結(jié)構(gòu)10-11
• 2 基礎(chǔ)知識(shí)11-15
• 2.1 經(jīng)典粗糙集概念11-12
• 2.2 鄰域粗糙集概念12-13
• 2.3 模糊粗糙集概念13-15
• 3 基于布爾矩陣的屬性約簡(jiǎn)15-27
• 3.1 鄰域的布爾矩陣刻畫(huà)及其運(yùn)算15-17
• 3.2 基于布爾矩陣的屬性約簡(jiǎn)17-19
• 3.3 前向貪心算法設(shè)計(jì)算法19-20
• 3.4 實(shí)驗(yàn)分析20-26
• 3.5 小結(jié)26-27
• 4 基于距離測(cè)度的模糊粗糙集屬性約簡(jiǎn)27-37
• 4.1 基于距離的模糊粗糙集27-29
• 4.2 屬性約簡(jiǎn)的啟發(fā)式算法29-30
• 4.3 實(shí)驗(yàn)分析30-36
• 4.4 結(jié)論36-37
• 總結(jié)與展望37-38
• 參考文獻(xiàn)38-42
• 發(fā)表論文情況42-43
• 致謝43-44

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本文編號(hào)：921262