粗糙集理論應(yīng)用中若干問題的研究.pdf

1、粗糙集理論是一種處理不確定知識(shí)的有力工具，在各領(lǐng)域已得到了廣泛應(yīng)用。本文的研究工作主要集中在粗糙集應(yīng)用過程中數(shù)據(jù)預(yù)處理和決策表約簡兩個(gè)方面，圍繞當(dāng)前存在的問題，對(duì)現(xiàn)有的算法進(jìn)行了改進(jìn)，同時(shí)也提出了一些新的解決方案。完成的工作包括： 1.用關(guān)系代數(shù)重新定義了基本粗糙集模型中的關(guān)鍵概念，建立了粗糙集與關(guān)系數(shù)據(jù)庫之間的內(nèi)在一致性，為利用關(guān)系數(shù)據(jù)庫中的集合運(yùn)算對(duì)決策表進(jìn)行高效處理奠定了基礎(chǔ)。 2.針對(duì)不一致決策表的處理問題，引入

2、了作用的時(shí)間因素這一概念，提出了基于移動(dòng)平均數(shù)的處理方法和基于時(shí)序粗糙邏輯的處理方法，并對(duì)進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。 3.在系統(tǒng)總結(jié)現(xiàn)有連續(xù)屬性離散化算法的基礎(chǔ)上，對(duì)基于布爾邏輯的連續(xù)屬性離散化算法進(jìn)行了改進(jìn)，并嘗試了多種離散化算法的結(jié)合，實(shí)驗(yàn)表明這是進(jìn)一步提高處理效率的有效途徑。 4.對(duì)現(xiàn)有的約簡算法進(jìn)行了改進(jìn)，并提出了一種求取較優(yōu)約簡的啟發(fā)式算法。 5.針對(duì)超大數(shù)據(jù)集的處理，提出構(gòu)建集群系統(tǒng)通過并行計(jì)算來完成任務(wù)和相應(yīng)