基于覆蓋和多粒度機制的知識獲取方法研究.pdf

1、廈門大學學位論文原創(chuàng)性聲明本人呈交的學位論文是本人在導師指導下，獨立完成的研究成果。本人在論文寫作中參考其他個人或集體已經發(fā)表的研究成果，均在文中以適當方式明確標明，并符合法律規(guī)范和《廈門入學研究生學術活動規(guī)范(試行)》。另外，該學位論文為()課題(組)的研究成果，獲得()課題(組)經費或實驗室的資助，在()實驗室完成。(請在以上括號內填寫課題或課題組負責人或實驗室名稱，未有此項聲明內容的，可以不作特別聲明。)聲明人(簽名)：霹要第車功

2、污年f月殂日摘要隨著計算機技術、網絡技術的不斷提升，以及天文、生物、醫(yī)療、管理等學科的發(fā)展，人類采集數據和儲存數據變得更加便捷，從而使得數據規(guī)模不斷增長，數據類型日益復雜，出現規(guī)模龐大、類型復雜、形式異構的不確定性數據。如何對這些數據進行分析、挖掘，進而獲取有效的知識，已經成為眾多領域的共同需求。粗糙集理論憑借其在處理和分析數據中的優(yōu)勢，已公認為一種重要的處理不確定性問題的數學工具。目前對粗糙集理論的研究主要集中在三個方面：一是粗糙集模

3、型的拓展；二是粗糙集約簡算法的設計：三是粗糙集的應用。其中作為經典粗糙集的重要拓展，覆蓋和多粒度粗糙集受到眾多學者的關注。本文以覆蓋和多粒度粗糙集模型為主要研究對象，研究內容包括覆蓋粗糙集理論、多粒度粗糙集理論、覆蓋粗糙集理論與多粒度粗糙集理論的關系，以及覆蓋粗糙集理論與概念格理論的關系。具體的研究成果主要體現在以下幾個方面：(1)系統(tǒng)地分析了覆蓋粗糙集和概念格兩者的關系。在覆蓋粗糙集理論和概念格理論中分別存在眾多的近似算子。首先，我們

4、將～個覆蓋表示成一個形式背景。然后，基于這一表示方法，將覆蓋粗糙集中一些重要的近似算子轉化為概念格理論中的近似算子。眾所周知，這兩者的理論框架分別建立在各自的近似算子基礎上，根據近似算子之間的聯(lián)系，我們經過進一步研究發(fā)現覆蓋粗糙集的近似空問和概念格的格結構有著一致性的關系，并具有一致性的約簡特征。最后，設計了覆蓋粗糙集的約簡算法。這些算法對概念格的屬性約簡也同樣適用。(2)研究了覆蓋粗糙集和多粒度粗糙集的關系。首先，通過構造一個覆蓋的粒

5、空間，將多粒度粗糙集的樂觀多粒度近似算子和悲觀多粒度近似算子分別轉化為覆蓋粗糙集的兩組基于粒的近似算子。然后，進一步分析了覆蓋粗糙集和多粒度粗糙集知識約簡的關系。這一結果是對覆蓋粗糙集和多粒度粗糙集之間關系的初步探索，對兩者的深入研究有～定借鑒意義。(3)對多粒度粗糙集的屬性約簡問題進行了研究。為了清晰地獲得多粒度粗糙集的約簡結構，構造了信息系統(tǒng)和決策信息系統(tǒng)的多粒度辨識矩陣和多粒度辨識函數。指出通過多粒度辨識函數的析取、合取運算，可以