基于粗糙集和粒度計算的不確定信息度量及知識約簡研究.pdf

1、粒度計算是信息處理的一種新的概念和計算范式,覆蓋了所有有關粒度的理論、方法、技術(shù)和工具的研究,它是詞計算理論、粗糙集理論、商空間理論、區(qū)間計算等的超集,也是軟計算的一個重要分支,它已成為模糊的、不完備的、不精確的及海量的信息處理的重要工具和人工智能領域研究的熱點之一。自波蘭學者Pawlak于1982年提出了粗糙集理論以來,由于粗糙集理論具有很強的定性分析能力,能夠有效地表達不確定的或不精確的知識,善于從數(shù)據(jù)中獲取知識,并能利用不確定、不

2、完整的經(jīng)驗知識進行推理等,因此在知識獲取、機器學習、規(guī)則生成、決策分析、智能控制等領域獲得了廣泛應用,特別是在數(shù)據(jù)挖掘領域獲得了巨大成功,業(yè)已成為粒度計算研究領域的主要方向之一。 本文跟蹤國際學術(shù)前沿,在粗糙集和粒度計算理論框架下,對不確定信息處理及其度量理論與知識約簡方法進行了深入的研究。為了度量信息系統(tǒng)中屬性重要性,本文從知識粗糙性的粒度原理和經(jīng)典的知識粒度及信息熵理論出發(fā),對經(jīng)典的知識粒度及信息熵理論進行推廣,給出了信息系

3、統(tǒng)中知識的粒度和粒度熵原理,揭示了知識粒度和粒度熵原理的本質(zhì)和關系,為進一步研究知識的粒度計算提供了理論基礎；為了度量信息系統(tǒng)中屬性相關性,本文借鑒集合論中對稱差的概念,從粒度計算的觀點出發(fā),給出了信息系統(tǒng)中知識距離的概念,分析了其相關性質(zhì),并指出利用知識距離也可以度量屬性的相關性,同時又給出了知識貼近度的概念,并分析了它與知識距離的關系；針對信息系統(tǒng)中的知識約簡,本文分別提出了一種基于知識粒度的屬性約簡算法和一種基于知識距離的屬性約簡