隨著社會(huì)發(fā)展的日益復(fù)雜化,信息的復(fù)雜化和海量化使得數(shù)據(jù)挖掘成為時(shí)代研究的一個(gè)主題,從而涌現(xiàn)出許多數(shù)據(jù)挖掘方法,而模糊和粗糙方法就是兩個(gè)有力數(shù)據(jù)挖掘工具,粗糙集主要是通過(guò)屬性的約簡(jiǎn)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘的功能,但由于它的主要數(shù)學(xué)基礎(chǔ)是等價(jià)關(guān)系,所以在實(shí)際應(yīng)用時(shí)受到許多限制,圍繞等價(jià)關(guān)系,有些人提出相容關(guān)系、相鄰關(guān)系、優(yōu)勢(shì)關(guān)系、模糊等價(jià)關(guān)系等拓展關(guān)系,同時(shí)不少人提出了許多屬性約簡(jiǎn)的算法,但由于這些關(guān)系的局限性,還是經(jīng)常存在數(shù)據(jù)的一致性問(wèn)題、連續(xù)屬性的離散化問(wèn)題、受不完備數(shù)據(jù)影響的問(wèn)題等。在這里,本文通過(guò)分析一些現(xiàn)象及以往數(shù)學(xué)定義的單調(diào)的局限性,認(rèn)為世界是模糊單調(diào)的,結(jié)合模糊和粗糙的理論方法提出了模糊粗糙單調(diào)概念和關(guān)系,并提出一些數(shù)學(xué)模型,討論了模糊單調(diào)關(guān)系的一些定義及粗糙性質(zhì),指出該關(guān)系與等價(jià)關(guān)系及以往的單調(diào)關(guān)系之間的關(guān)系,進(jìn)行了相應(yīng)的粗糙性質(zhì)拓展。在模糊粗糙單調(diào)模型的基礎(chǔ)上,結(jié)合序與映射的理論,提出區(qū)間劃分的方法,并提出一些數(shù)據(jù)挖掘的算法,通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了算法的有效性,通過(guò)與其他屬性約簡(jiǎn)算法的對(duì)比分析,體現(xiàn)了算法的優(yōu)點(diǎn)。最后把模糊粗糙單調(diào)的方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法結(jié)合應(yīng)用。具體的創(chuàng)新點(diǎn)如下:（1）提出并... 

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【文章頁(yè)數(shù)】：144 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)
        1.1.1 數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)的概念
        1.1.2 數(shù)據(jù)挖掘的步驟及任務(wù)類(lèi)型
        1.1.3 數(shù)據(jù)挖掘方法
        1.1.4 數(shù)據(jù)挖掘的國(guó)內(nèi)外狀況
    1.2 模糊集理論發(fā)展?fàn)顩r
    1.3 粗糙集理論概述
        1.3.1 粗糙集國(guó)內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀
        1.3.2 粗糙集模型研究現(xiàn)狀
        1.3.3 粗糙集有效算法研究
        1.3.4 粗糙集應(yīng)用研究
    1.4 模糊和單調(diào)結(jié)合研究
    1.5 污水處理現(xiàn)狀與問(wèn)題
        1.5.1 污水處理現(xiàn)狀
        1.5.2 模糊和粗糙方法與污水處理
        1.5.3 污水處理中存在的問(wèn)題
    1.6 本文的研究?jī)?nèi)容和組織結(jié)構(gòu)
第二章 模糊和粗糙基礎(chǔ)理論及模糊粗糙單調(diào)模型
    2.1 模糊理論基礎(chǔ)
    2.2 集合相關(guān)理論基礎(chǔ)
    2.3 粗糙集理論基礎(chǔ)
        2.3.1 知識(shí)與知識(shí)庫(kù)
        2.3.2 粗糙集的基本定義及性質(zhì)
        2.3.3 知識(shí)約簡(jiǎn)及知識(shí)表達(dá)系統(tǒng)
    2.4 模糊粗糙單調(diào)模型
        2.4.1 模糊單調(diào)模型定義
        2.4.2 模糊單調(diào)模型的粗糙定義及性質(zhì)
    2.5 模糊單調(diào)關(guān)系與等價(jià)關(guān)系之間的關(guān)系及性質(zhì)
    2.6 本章小結(jié)
第三章 兩種模糊粗糙單調(diào)數(shù)據(jù)挖掘算法及在污水處理中應(yīng)用
    3.1 引言
    3.2 序與單調(diào)映射
    3.3 等距離區(qū)間劃分方法
    3.4 基于區(qū)間最小值的模糊粗糙單調(diào)數(shù)據(jù)挖掘算法
        3.4.1 基于區(qū)間最小值的模糊單調(diào)依賴關(guān)系定義
        3.4.2 模糊遞增關(guān)系的參數(shù)及性質(zhì)
        3.4.3 基于區(qū)間最小值的模糊粗糙單調(diào)數(shù)據(jù)挖掘算法
        3.4.4 算法的決策規(guī)則
    3.5 基于區(qū)間平均值的模糊粗糙單調(diào)數(shù)據(jù)挖掘算法
        3.5.1 基于區(qū)間平均值的模糊單調(diào)依賴關(guān)系定義
        3.5.2 模糊遞增關(guān)系的參數(shù)及性質(zhì)
        3.5.3 基于區(qū)間平均值的模糊粗糙單調(diào)數(shù)據(jù)挖掘算法
        3.5.4 算法的決策規(guī)則
    3.6 兩種數(shù)據(jù)挖掘算法在污水處理中的應(yīng)用
    3.7 兩種算法的討論分析及與其他約簡(jiǎn)算法的比較
    3.8 本章小結(jié)
第四章 基于包含度的模糊粗糙單調(diào)數(shù)據(jù)挖掘算法及在污水處理中應(yīng)用
    4.1 引言
    4.2 包含度
    4.3 基于包含度的模糊粗糙單調(diào)模型
        4.3.1 單調(diào)及映射
        4.3.2 模糊包含單調(diào)依賴關(guān)系定義及區(qū)間劃分
        4.3.3 模糊單調(diào)關(guān)系模型及其隸屬函數(shù)定義
        4.3.4 模糊包含單調(diào)模型參數(shù)性質(zhì)
    4.4 基于包含度的模糊粗糙單調(diào)數(shù)據(jù)挖掘算法及應(yīng)用
        4.4.1 模糊包含單調(diào)的數(shù)據(jù)挖掘算法
        4.4.2 在污水處理中的應(yīng)用
    4.5 與其他屬性約簡(jiǎn)算法的比較
    4.6 本章小結(jié)
第五章 模糊粗糙單調(diào)和RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在污水處理中的結(jié)合應(yīng)用
    5.1 污水溶解氧的控制模型
        5.1.1 溶解氧控制簡(jiǎn)介
        5.1.2 溶解氧的過(guò)程模型
        5.1.3 溶解氧的離散時(shí)間模型
        5.1.4 溶解氧的設(shè)置點(diǎn)控制模型
    5.2 RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)溶解氧控制中應(yīng)用
        5.2.1 RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)
        5.2.2 基于遺傳進(jìn)化算法的RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化
        5.2.3 實(shí)驗(yàn)仿真
        5.2.4 存在問(wèn)題
    5.3 模糊粗糙單調(diào)的RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在污水處理中應(yīng)用
    5.4 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
攻讀博士學(xué)位期間取得的研究成果
致謝
附件


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[3]RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)優(yōu)化設(shè)計(jì)[J]. 喬俊飛,韓紅桂.  自動(dòng)化學(xué)報(bào). 2010(06)
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[6]模糊粗糙集在污水處理過(guò)程中的應(yīng)用[J]. 許玉格,羅飛,余仁輝.  自動(dòng)化與儀表. 2010(02)
[7]基于BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的生化處理水水質(zhì)預(yù)測(cè)[J]. RI Son-il,侯德剛,張振家,周偉麗,遲莉娜,CHOE Won-il.  現(xiàn)代化工. 2009(12)
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博士論文
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[6]基于粗糙集的決策表知識(shí)約簡(jiǎn)研究[D]. 黃國(guó)順.華中科技大學(xué) 2007
[7]基于粗糙集的知識(shí)發(fā)現(xiàn)方法研究[D]. 孫成敏.吉林大學(xué) 2006
[8]數(shù)據(jù)挖掘的建模及在生物信息學(xué)中的應(yīng)用研究[D]. 沈紅斌.上海交通大學(xué) 2006
[9]模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)收斂性與閾值可去性[D]. 楊潔.大連理工大學(xué) 2006
[10]基于粗糙集理論的決策信息系統(tǒng)知識(shí)獲取研究[D]. 瞿彬彬.華中科技大學(xué) 2006



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