基于變精度粗糙集的近似集動(dòng)態(tài)更新方法研究.pdf

1、粗糙集理論是一種處理分析不確定或者模糊知識(shí)的數(shù)學(xué)工具，已經(jīng)在模式識(shí)別、專家系統(tǒng)、故障診斷和決策分析等方面有了較為成功的應(yīng)用。由于數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)是動(dòng)態(tài)變化的，數(shù)據(jù)庫(kù)中原有的知識(shí)已經(jīng)不能夠滿足人們的需求。因此，如何在動(dòng)態(tài)變化的數(shù)據(jù)庫(kù)中根據(jù)原有的知識(shí)高效地獲取人們所需要的知識(shí)，從而指導(dǎo)決策分類，具有重要的意義。
　　 當(dāng)信息系統(tǒng)中屬性動(dòng)態(tài)變化的時(shí)候，傳統(tǒng)的方法更新近似集是重新對(duì)論域進(jìn)行劃分，花費(fèi)了重復(fù)計(jì)算的時(shí)間。本文分別討論屬性增減時(shí)

2、，對(duì)原有的等價(jià)類進(jìn)行劃分，避免了對(duì)論域的重新劃分，提高了效率。并通過(guò)討論等價(jià)類與原有近似集之間的關(guān)系，給出了動(dòng)態(tài)更新之后的近似集與原來(lái)近似集之間的相關(guān)定理，提出了在經(jīng)典粗糙集模型中，屬性增減時(shí)近似集動(dòng)態(tài)更新方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了該方法的有效性，而且效率優(yōu)于原始的方法。
　　 由于在經(jīng)典粗糙集模型下對(duì)數(shù)據(jù)的要求是精確的，沒有噪音或不含有缺失值的。但是，現(xiàn)實(shí)生活中，許多原因可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)不精確或者含有噪音。由此Ziarko提出了變精度粗