變精度粗糙集屬性約簡(jiǎn)及應(yīng)用研究.pdf

1、粗糙集理論是處理模糊和不確定性問題的一個(gè)重要的數(shù)學(xué)工具，它的特點(diǎn)是不需要任何先驗(yàn)信息，已經(jīng)在決策分析、知識(shí)獲取、模式識(shí)別、醫(yī)療診斷、金融分析等領(lǐng)域取得了成功的應(yīng)用。 屬性約簡(jiǎn)的研究是粗糙集理論是核心內(nèi)容之一，尋找信息系統(tǒng)的最優(yōu)約簡(jiǎn)或全部約簡(jiǎn)已被證明是一個(gè)NP-HARD問題。本文在變精度粗糙集的屬性約簡(jiǎn)及應(yīng)用方面做了如下主要研究： 研究了變精度粗糙集的屬性約簡(jiǎn)算法。本文從分類質(zhì)量和等價(jià)類這兩個(gè)層次上各提出了一個(gè)屬性約簡(jiǎn)算法

2、?；诜诸愘|(zhì)量層次提出了信息度和重要度加權(quán)的變精度粗糙集的約簡(jiǎn)算法，這個(gè)算法綜合考慮了屬性所包含的信息量和屬性區(qū)分對(duì)象多少這兩個(gè)因素，進(jìn)一步提高了約簡(jiǎn)的質(zhì)量。另外提出了基于等價(jià)類層次的變精度的粗糙集的屬性約簡(jiǎn)算法，這個(gè)算法確保得到真正的約簡(jiǎn)。實(shí)例表明，算法是有效的。 論文還研究了變精度粗糙集屬性約簡(jiǎn)在滬深A(yù)股分析中的應(yīng)用。作者選出了在2008年1月8日前15個(gè)交易日內(nèi)，漲幅在50％以上的37只股票為研究對(duì)象，以收益、資產(chǎn)收益率等