粗糙集理論的方法與應(yīng)用研究.pdf

1、粗糙集(Rough Set)理論是一種處理模型性和不確定性的新型數(shù)學(xué)工具,已經(jīng)在機器學(xué)習(xí)、知識獲取、決策分析、知識發(fā)現(xiàn)、專家系統(tǒng)和模式識別等領(lǐng)域取得了一些成功的應(yīng)用.該文回顧了粗糙集理論的基本觀點和特點,歸納總結(jié)了目前常用的分析方法,介紹了粗糙集理論的一些基本概念,并主要研究了以下內(nèi)容:1.獲取規(guī)則是數(shù)據(jù)挖掘中的一項重要技術(shù),該文根據(jù)粗糙集理論,提出(e)-不可分辨關(guān)系的概念,建立了(e)-決策表及其(e)-決策矩陣,在此基礎(chǔ)上,利用決

2、策函數(shù),提出了一種在決策表中獲取規(guī)則的算法.該文在規(guī)則獲取算法的基礎(chǔ)上,又提出一種規(guī)則更新算法.2.分析了粗糙集方法的建模特點,舉例說明粗糙集理論用于知識發(fā)現(xiàn)的過程和實現(xiàn)方法.此外,提出將基于相似關(guān)系的粗糙集方法和Robust貝葉斯分類器相結(jié)合,建立了粗糙-貝葉斯分類器.3.專家系統(tǒng)是人工智能領(lǐng)域的主要應(yīng)用技術(shù),但由于現(xiàn)有計算機及其相應(yīng)軟件系統(tǒng)的限制,使傳統(tǒng)專家系統(tǒng)面臨諸如知識獲取困難、不確定推理方法簡單和智能水平低等問題.該文利用粗糙

3、集理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)構(gòu)造了粗糙-神經(jīng)專家系統(tǒng).最后用實際的數(shù)據(jù)庫為例,構(gòu)造了冠心病診斷的粗糙-神經(jīng)專家系統(tǒng),闡述了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)知識庫的建立過程.4.粗糙集理論為解決多屬性決策問題提供了有利工具.該文通過對多人多屬性決策問題的描述,提出將不同決策者的不相容決策對象進行合并分析,得到更加直觀明確的規(guī)則,并對規(guī)則集進行了構(gòu)成分析.5.基于不可分辨關(guān)系或相似關(guān)系的傳統(tǒng)粗糙集方法不適于解決帶有準則的決策分析問題.該文根據(jù)基于優(yōu)勢關(guān)系的擴展粗糙集模型,