自美國控制論專家扎德（L.A.Zadeh）于1965年提出模糊集理論以來,模糊集與系統便作為一門新的工程數學方法被人們廣泛地研究并應用到各個領域。1995年劉曉東教授提出的AFS模糊理論,即公理模糊集理論（Axiomatic Fuzzy Set）則是對扎德提出的模糊集思想的數學公理化,是人類認識、思維的部分機理的數學抽象和表示。AFS模糊理論能被用來研究人類思維的法則,并且便于計算機處理。事實上,AFS模糊理論提供了一個有效的工具將訓練樣本中的信息轉化為隸屬度和模糊邏輯算子,并且兩者都是基于原始數據的分布而直接得到的,這就使得隸屬函數和模糊邏輯系統的建立更具客觀性、嚴密性和統一性。現在,AFS模糊理論已經得到進一步的發(fā)展,并且已經應用到模糊決策樹、信用分析、模式識別和故障診斷等領域。在很多模糊系統中,我們常常需要對原始屬性進行模糊劃分,添加一些語言標簽（例如大,中,小等）,把原始屬性空間映射到模糊屬性空間上。為了減少模糊化后運算的復雜度,通常我們就需要對屬性進行篩選,刪除冗余和無關的屬性,得到一個最優(yōu)的屬性子集,也就是屬性選擇。本文提出了一種基于AFS模糊邏輯和屬性選擇的分類算法。首先... 

【文章來源】：大連海事大學遼寧省 211工程院校

【文章頁數】：57 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
引言
第1章 模糊數學基礎
    1.1 模糊集合和模糊關系的基本概念
        1.1.1 模糊集合及其運算
        1.1.2 模糊關系
    1.2 模糊邏輯和模糊推理
        1.2.1 模糊邏輯
        1.2.2 模糊推理
第2章 AFS模糊邏輯
    2.1 AFS模糊邏輯基本思想
    2.2 AFS代數和結構
*EI代數">        2.2.1 EI代數和^*EI代數
        2.2.2 AFS結構
    2.3 基于AFS理論的ZADEH模糊集的隸屬函數
第3章 屬性選擇
    3.1 屬性選擇概述
        3.1.1 屬性選擇的產生
        3.1.2 屬性選擇的過程
        3.1.3 屬性選擇模型
        3.1.4 屬性選擇算法
    3.2 基于最大最小值原理和模糊擴展矩陣的屬性選擇算法
        3.2.1 FFSEM算法基本概念
        3.2.2 評估準則
        3.2.3 搜索策略
        3.2.4 算法設計
第4章 基于AFS模糊邏輯和屬性選擇的分類研究
    4.1 分類問題的提出
    4.2 模糊分類關聯規(guī)則
    4.3 基于AFS模糊邏輯和屬性選擇的分類算法
        4.3.1 AFS模糊屬性劃分
        4.3.2 分類算法設計
    4.4 實驗結果及分析
        4.4.1 Iris數據集
        4.4.2 Wine數據集
        4.4.3 Breast Cancer數據集
第5章 結論
    5.1 本文主要工作
    5.2 前景及展望
參考文獻
致謝
研究生履歷



本文編號：3075401