本文關(guān)鍵詞：模糊粗糙集模型及其數(shù)據(jù)挖掘方法研究

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【摘要】：在當(dāng)今這個(gè)信息社會,數(shù)據(jù)量成指數(shù)增長。當(dāng)數(shù)據(jù)量增長速度過快時(shí),人們感到束手無策,因此導(dǎo)致了資源的大量浪費(fèi)。知識處理技術(shù)的興起和迅速普及,使得“知識獲取”的手段越來越豐富,從而也讓人們在對知識的掌控和應(yīng)用中看到了希望。為解決連續(xù)屬性離散化過程中產(chǎn)生的信息損失問題,模糊粗糙集理論被提出并被成功地應(yīng)用于模糊、不確定和不精確信息的處理。本文首先介紹了課題的選題意義,并闡述了模糊粗糙集理論的研究背景及其研究現(xiàn)狀。其次,提出了一種改進(jìn)的模糊粗糙集模型,該模型是建立在一般模糊粗糙集模型基礎(chǔ)之上的,將一個(gè)論域擴(kuò)充成兩個(gè)論域,同時(shí)重新定義了模糊粗糙集合的隸屬函數(shù),從而有效地提高了新模型的粗糙近似精度并擴(kuò)大了應(yīng)用范圍。理論分析和實(shí)例計(jì)算均證明了新模型的有效性和實(shí)用性。最后,本文提出了一種兩個(gè)論域的模糊粗糙集模型中基于屬性依賴度的啟發(fā)式屬性約簡方法,該算法采用分步計(jì)算,優(yōu)化了相對正域的計(jì)算過程,從而降低了算法的時(shí)間復(fù)雜度。
【學(xué)位授予單位】：中國民航大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：O159;TP311.13

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1286824