本文選題：粗糙集 + 不完備信息系統(tǒng)��； 參考：《浙江大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：隨著計算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)快速發(fā)展,人們獲取的數(shù)據(jù)急劇膨脹,對數(shù)據(jù)進(jìn)行智能分析變得特別重要。特別地,現(xiàn)實中的數(shù)據(jù)往往存在著噪音和缺失,處理數(shù)據(jù)的不確定性和不完備性顯得尤為重要。粗糙集理論是由波蘭學(xué)者Z.Pawlak提出的一種有效刻畫不確定性的數(shù)學(xué)工具。目前,粗糙集理論已經(jīng)在多個領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用,其中,規(guī)則提取是最為重要的應(yīng)用之一。目前已有一些基于粗糙集理論的規(guī)則提取算法,其中DRICA算法從屬性空間的觀點提取規(guī)則,而且不需要提前進(jìn)行屬性約簡,具有一定的優(yōu)勢。但其不能直接處理不完備信息系統(tǒng),而不完備信息系統(tǒng)在現(xiàn)實中廣泛存在。基于DRICA,本文提出了兩種新的規(guī)則提取算法,繼承了 DRICA算法的優(yōu)點,并且可以直接處理不完備信息系統(tǒng)。在不完備信息系統(tǒng)中上下近似算子有三種不同的定義,本文通過實驗比較了不同近似定義對提出的算法的影響。經(jīng)典粗糙集的上、下近似過于嚴(yán)格,限制了粗糙集的應(yīng)用,本文進(jìn)一步將提出的規(guī)則提取算法擴(kuò)展到了變精度粗糙集。具體來說,本文的主要工作如下:·基于DRICA,提出了兩種新的適用于不完備信息系統(tǒng)的規(guī)則提取算法,并通實例分析、實驗分析和與LEM2算法的實驗對比,顯示了算法的有效性�！ねㄟ^實驗,比較了不同的上近似定義對所提出的兩種規(guī)則提取算法的影響�！⒈疚闹刑岢龅膬煞N規(guī)則提取算法擴(kuò)展到了變精度粗糙集模型,通過實驗對不同的變精度系數(shù)進(jìn)行了比較,并對變精度系數(shù)的取值給出了一些建議。
[Abstract]:With the rapid development of computer and network information technology, the data obtained by people expand rapidly, so it is very important to analyze the data intelligently.In particular, there are always noises and defects in the real data, so it is very important to deal with the uncertainty and incompleteness of the data.Rough set theory is an effective mathematical tool for characterizing uncertainty proposed by Polish scholar Z.Pawlak.At present, rough set theory has been widely used in many fields, among which rule extraction is one of the most important applications.At present, there are some rules extraction algorithms based on rough set theory, in which DRICA algorithm extracts rules from the viewpoint of attribute space and does not need attribute reduction in advance, so it has some advantages.But it can not deal with incomplete information system directly, and incomplete information system exists widely in reality.In this paper, two new rules extraction algorithms based on DRICA are proposed, which inherit the advantages of DRICA algorithm and can deal with incomplete information systems directly.There are three different definitions of upper and lower approximation operators in incomplete information systems.The upper and lower approximations of classical rough sets are too strict, which limits the application of rough sets. In this paper, the proposed rule extraction algorithm is further extended to variable precision rough sets.Specifically, the main work of this paper is as follows: based on rica, two new rules extraction algorithms for incomplete information systems are proposed, and an example analysis, experimental analysis and experimental comparison with LEM2 algorithm are given.The effectiveness of the algorithm is demonstrated. Through experiments, the effects of different upper approximation definitions on the proposed two rules extraction algorithms are compared, and the two rules extraction algorithms proposed in this paper are extended to the variable precision rough set model.The different variable precision coefficients are compared by experiments, and some suggestions are given for the value of the variable precision coefficients.
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP18

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 程玉勝,胡學(xué)鋼,江效堯;不完備信息系統(tǒng)的屬性約簡方法研究[J];計算機(jī)工程與應(yīng)用;2004年01期

2 胡峰,黃海,王國胤,吳渝;不完備信息系統(tǒng)的粒計算方法[J];小型微型計算機(jī)系統(tǒng);2005年08期

3 楊習(xí)貝;吳陳;傅凡;;不完備信息系統(tǒng)中屬性增減下粗集近似概念的更新[J];江蘇科技大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2005年06期

4 高勝利;楊習(xí)貝;;擴(kuò)展不完備信息系統(tǒng)及知識依賴度量[J];電腦知識與技術(shù);2005年36期

5 劉娟,毋海根;基于粗集的不完備信息系統(tǒng)的粗糙分類和屬性約簡[J];江西科學(xué);2005年01期

6 楊曉平,許金權(quán),徐優(yōu)紅;不完備信息系統(tǒng)中的模糊度的性質(zhì)及其應(yīng)用[J];浙江海洋學(xué)院學(xué)報(自然科學(xué)版);2005年01期

7 李博;竇盼英;;基于不完備信息系統(tǒng)的粗糙分類研究[J];計算機(jī)工程與應(yīng)用;2006年12期

8 黃兵;周獻(xiàn)中;胡作進(jìn);;不完備信息系統(tǒng)中一個變精度粗糙集模型[J];中北大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2006年04期

9 張德喜;李曉宇;;絕對信息量不完備信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)補(bǔ)齊算法[J];計算機(jī)工程與應(yīng)用;2006年22期

10 顏錦江;黃兵;;不完備信息系統(tǒng)中基于相似度的變精度粗糙集模型[J];系統(tǒng)工程理論與實踐;2006年10期

相關(guān)會議論文 前4條

1 彭思維;郭景峰;李海濤;;一種不完備信息系統(tǒng)的提取規(guī)則算法[A];2005年全國理論計算機(jī)科學(xué)學(xué)術(shù)年會論文集[C];2005年

2 王妍妍;王艷寧;王敏;;基于單變量決策樹的不完備信息系統(tǒng)規(guī)則提取研究[A];第二十三屆中國數(shù)據(jù)庫學(xué)術(shù)會議論文集（技術(shù)報告篇）[C];2006年

3 劉利峰;吳孟達(dá);;不完備信息系統(tǒng)決策方法[A];2007中國控制與決策學(xué)術(shù)年會論文集[C];2007年

4 李莉;趙晉強(qiáng);郭景峰;;從不完備信息系統(tǒng)中提取規(guī)則的DNGR算法研究[A];2006年全國理論計算機(jī)科學(xué)學(xué)術(shù)年會論文集[C];2006年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前9條

1 韓山;基于廣義粗糙集的不完備信息系統(tǒng)決策融合方法研究[D];上海交通大學(xué);2015年

2 楊霽琳;不完備信息系統(tǒng)知識約簡方法及應(yīng)用研究[D];西南交通大學(xué);2010年

3 楊習(xí)貝;不完備信息系統(tǒng)中粗糙集理論研究[D];南京理工大學(xué);2010年

4 田宏;不完備信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘研究[D];大連理工大學(xué);2010年

5 紀(jì)霞;不完備信息系統(tǒng)中粗糙集理論的擴(kuò)展研究與應(yīng)用[D];安徽大學(xué);2010年

6 黃兵;基于粗糙集的不完備信息系統(tǒng)知識獲取理論與方法[D];南京理工大學(xué);2004年

7 官禮和;基于Rough集的不完備信息處理方法研究[D];西南交通大學(xué);2012年

8 羅川;不完備數(shù)據(jù)的動態(tài)知識獲取方法研究[D];西南交通大學(xué);2015年

9 耿生玲;軟集理論及其在知識獲取中的應(yīng)用研究[D];陜西師范大學(xué);2013年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 王添;大數(shù)據(jù)下不完備信息系統(tǒng)的知識發(fā)現(xiàn)算法研究[D];昆明理工大學(xué);2015年

2 王虹丹;基于條件粒度熵的不完備信息系統(tǒng)的動態(tài)約簡研究[D];大連海事大學(xué);2015年

3 韓飛;基于粗糙集的不完備信息系統(tǒng)的處理方法的研究[D];暨南大學(xué);2016年

4 石瑾;基于鄰域超圖的不完備信息系統(tǒng)分類方法研究[D];重慶郵電大學(xué);2016年

5 劉濤濤;不完備信息系統(tǒng)的增量式知識約簡算法研究[D];南京財經(jīng)大學(xué);2016年

6 張永潔;不完備信息系統(tǒng)上的快速屬性約簡算法[D];大連海事大學(xué);2017年

7 韓慧峰;不完備信息系統(tǒng)中基于粗糙集的規(guī)則提取研究[D];浙江大學(xué);2017年

8 蔣開平;不完備信息系統(tǒng)的屬性約簡及規(guī)則提取的研究[D];江西師范大學(xué);2009年

9 蔡正琦;不完備信息系統(tǒng)的粗集擴(kuò)展模型及屬性約簡[D];蘭州大學(xué);2006年

10 董惠玉;基于屬性序的不完備信息系統(tǒng)的動態(tài)約簡研究[D];大連海事大學(xué);2016年

，

本文編號：1744267