本文關(guān)鍵詞：基于變精度粗糙集的完備約簡和知識抽取方法及其應(yīng)用研究　出處：《大連海事大學(xué)》2016年博士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：屬性約簡和知識抽取是數(shù)據(jù)挖據(jù)及知識發(fā)現(xiàn)的重要手段,變精度粗糙集理論為其提供了有效工具。相比屬性約簡,通過完備約簡抽取知識構(gòu)建的知識系統(tǒng),能更全面地揭示隱藏在信息系統(tǒng)中的有價(jià)值信息。本文在多個(gè)國家自然基金項(xiàng)目資助下致力于研究完備約簡與知識抽取理論、方法以及在腦認(rèn)知中的應(yīng)用。首先通過變精度粗糙集模型的研究完備約簡與知識抽取的基本理論；然后結(jié)合所研究的理論,給出完備約簡算法、知識結(jié)構(gòu)構(gòu)造算法以及構(gòu)造可視化地展現(xiàn)知識空間結(jié)構(gòu)；最后依據(jù)完備約簡與知識抽取理論和方法,對腦認(rèn)知中腦功能連接通路進(jìn)行研究。這項(xiàng)研究不僅為腦認(rèn)知提供了有效的研究方法,而且對于人工智能技術(shù)為導(dǎo)向的類腦研究具有重要的理論價(jià)值,全文具體從以下幾個(gè)方面展開：本文利用變精度粗糙集模型提出了一個(gè)完備約簡與知識抽取理論,定義了完備約簡集合、多知識和系統(tǒng)指標(biāo),給出了分布表、譜系二叉樹、知識空間結(jié)構(gòu)三個(gè)新概念,通約簡內(nèi)部、知識內(nèi)部以及二者之間關(guān)系的分析,指出知識空間具有雙層結(jié)構(gòu)的特征,并利用Hasse圖可視化地展示知識空間雙層結(jié)構(gòu)。以完備約簡與知識抽取理論為基礎(chǔ),利用所提出的譜系二叉樹作為獲取完備約簡的策略,給出了一個(gè)獲得完備約簡集合的算法。在保證獲得完備約簡集合的基礎(chǔ)上,引入了四個(gè)重要的加速搜索策略：分布表的縮減、屬性序的動(dòng)態(tài)更新、啟發(fā)式二值分類以及譜系二叉樹的剪枝,這些策略加快了算法收斂速度。在理論上給出了算法完備性的證明,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所提出的算法能夠得到完備約簡集合。通過研究知識抽取流程,提出了多知識抽取框架,完整地實(shí)現(xiàn)由數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成約簡,再由約簡到知識的過程。針對變精度粗糙集模型只能處理離散數(shù)據(jù)特點(diǎn),在預(yù)處理部分提出了一種并行化的基于信息熵的連續(xù)屬性離散化算法。在經(jīng)過完備約簡集合形成多知識系統(tǒng)后,給出了利用多知識系統(tǒng)確實(shí)知識決策值的方法,提出了一個(gè)知識結(jié)構(gòu)構(gòu)造算法,從而獲得構(gòu)建知識空間雙層結(jié)構(gòu)的信息。腦認(rèn)知研究面臨的挑戰(zhàn)之一是如何能更多地從功能性磁共振成像數(shù)據(jù)中抽取有用知識,以多知識抽取框架為基礎(chǔ)開發(fā)的多抽取系統(tǒng)為其提供了一種新的解決方案。通過多知識系統(tǒng)的完備約簡算法獲得功能性磁共振成像數(shù)據(jù)的所有約簡,然后根據(jù)完備約簡集合獲得相應(yīng)的多知識系統(tǒng),再利用知識結(jié)構(gòu)構(gòu)造算法獲得知識空間雙層結(jié)構(gòu)信息。通過多知識抽取系統(tǒng)的應(yīng)用,形成腦認(rèn)知的整體集成技術(shù),挖掘隱含的腦認(rèn)知知識,為腦認(rèn)知的研究提供有效的研究方法和工具。
【學(xué)位授予單位】：大連海事大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP18

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本文編號：1319905