面向不確定信息系統(tǒng)的粗糙集擴(kuò)展模型研究.pdf

1、粗糙集理論是由波蘭學(xué)者Pawlak提出的一種進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的新型工具，已被成功運(yùn)用于數(shù)據(jù)挖掘、模式識別以及決策分析等領(lǐng)域。經(jīng)典的粗糙集理論建立在等價(jià)關(guān)系的基礎(chǔ)上，可以處理有限的知識分辨能力引起的不確定性問題，但對數(shù)據(jù)本身的不確定性缺乏相應(yīng)的處理機(jī)制。因此，面對海量的不確定性數(shù)據(jù)，通過擴(kuò)展粗糙集理論來研究不確定信息系統(tǒng)的知識獲取，具有重要的理論意義和應(yīng)用價(jià)值。
　　本文針對信息的不完備和模糊性，以知識約簡和決策規(guī)則獲取為目的，對不確定

2、環(huán)境下的粗糙集擴(kuò)展模型及其應(yīng)用進(jìn)行了系統(tǒng)的研究。主要內(nèi)容如下:
　　1)針對特征優(yōu)勢關(guān)系在對象分類方面的不足，提出一種改進(jìn)的特征優(yōu)勢關(guān)系，并給出不完備序信息系統(tǒng)的粗糙決策模型，與已有模型的對比分析結(jié)果表明，在近似分類精度和近似分類質(zhì)量方面，改進(jìn)后的粗糙決策模型都要優(yōu)于已有的粗糙決策模型。最后，為簡化獲取的決策規(guī)則，利用改進(jìn)后的特征優(yōu)勢關(guān)系，提出基于區(qū)分矩陣的知識約簡方法。
　　2)在集值序信息系統(tǒng)中，定義一種δ-優(yōu)勢關(guān)系來進(jìn)

3、行對象的分類，并給出集值序信息系統(tǒng)的不確定性度量;基于δ-優(yōu)勢關(guān)系的粗糙集擴(kuò)展模型，研究了集值序決策系統(tǒng)的知識約簡和決策規(guī)則獲取;另外，依據(jù)對象間的不同優(yōu)勢程度，在集值序信息系統(tǒng)定義一種不依賴于任何未知參數(shù)的模糊優(yōu)勢關(guān)系，并提出基于模糊優(yōu)勢關(guān)系的模糊區(qū)分矩陣，對此去模糊化處理后，獲得了集值序信息系統(tǒng)的知識約簡。
　　3)在集值序信息系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，研究了決策屬性值為模糊性概念的集值序模糊決策系統(tǒng)的粗糙決策問題。首先將優(yōu)勢關(guān)系粗糙集模

4、型推廣至模糊情形，然后，基于模糊決策集的下、上近似，給出集值序模糊決策系統(tǒng)下、上近似約簡的定義，結(jié)合下、上近似協(xié)調(diào)集的判定定理，提出了基于區(qū)分矩陣的下、上近似約簡方法，并提取出簡化的模糊決策規(guī)則。
　　4)在直覺模糊信息系統(tǒng)中引入優(yōu)勢關(guān)系，提出一種基于優(yōu)勢關(guān)系的直覺模糊多屬性決策方法;對粗糙集模型進(jìn)行了直覺模糊環(huán)境下的擴(kuò)展，并給出直覺模糊粗糙集的不確定性度量;針對含有多個(gè)直覺模糊決策值的直覺模糊決策系統(tǒng)，提出基于區(qū)分矩陣的分布約簡