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文檔簡介
1、隨著計算機和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展,海量的數(shù)據(jù)和各種信息資源不斷產(chǎn)生。人們渴望從豐富的數(shù)據(jù)中獲取更多的知識,于是出現(xiàn)了各種“海量數(shù)據(jù)”與“知識匱乏”的局面。作為知識獲取的一種手段,而且還可以處理不確定信息,粗糙集理論近年來發(fā)展迅速。屬性約簡和規(guī)則提取是粗糙集理論研究的核心內(nèi)容,同時也是知識發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域的重要研究課題。高效快速的知識約簡算法一直都是粗糙集研究者們努力研究的方向和熱點問題。
粒計算作為近些年來發(fā)展起來的一門新學(xué)科,其在人
2、工智能、機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、模式識別以及故障診斷等領(lǐng)域取得了不少的研究與發(fā)展。人們總是渴望從多方面分析和解決問題,而粒計算是從多粒度方向解析問題、從各個粒度求解問題并最終合并各個粒度的解構(gòu)成原始問題的解,這符合人類的認知規(guī)律,因此受到了各學(xué)科領(lǐng)域研究工作者的廣泛關(guān)注,也成為了復(fù)雜問題、智能信息處理的一種新的計算方式。
本文從研究粒計算和粗糙集理論出發(fā),重點研究屬性約簡和規(guī)則提取。具體從以下幾個方面開展了相關(guān)工作:
(
3、1)首先,將粒計算理論中的?;枷脒\用到?jīng)Q策表的?;硎旧?,研究如何刻畫和表示信息粒(等價類),在知識粒度的基礎(chǔ)上定義了粒度空間的概念;
(2)重點分析條件等價類(信息粒)與決策等價類(信息粒)之間的關(guān)系,用粒矩陣表示條件信息粒和決策信息粒,用粒關(guān)系矩陣表示信息粒之間的關(guān)系,并將此關(guān)系映射到屬性約簡和規(guī)則提取的問題上,定義了相關(guān)性質(zhì)和定理并給出了相應(yīng)證明;
(3)在屬性約簡的研究上,分別從研究一致決策表和不一致決策表
4、出發(fā),設(shè)計并提出基于粒計算的屬性約簡算法,對算法進行實例驗證并分析了算法的復(fù)雜度,最后,將本文的屬性約簡算法同幾種常見的屬性約簡算法進行了總結(jié)和比較,分析了本文算法的優(yōu)勢和不足,提出進一步的研究方向;
(4)關(guān)于規(guī)則提取,結(jié)合粒關(guān)系矩陣重點研究了信息粒之間的包含關(guān)系,定義了相應(yīng)的性質(zhì)、定理以及啟發(fā)式算子。然后,分別對一致決策表和不一致決策表設(shè)計基于粒計算的規(guī)則提取算法,對算法進行了實例驗證和分析,并與同類算法進行了UCI數(shù)據(jù)集
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