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《大连理工大学》 2010年
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不一致决策表的属性约简与规则获取研究

刘莹  
【摘要】: 现实世界中,由于数据采集的定义、规范以及操作等方面的原因,所得到的决策表常常是不一致的。如何消除或尽量降低不一致决策表的负面影响,成为信息系统知识发现和数据挖掘中的重要研究课题。经典的粗糙集理论都是针对一致决策表的,因此本文要深入研究新的方法以解决不一致决策表的知识获取问题,其中两个研究重点分别是不一致决策表属性约简方法和不一致决策表规则获取方法。 本文以不一致决策表为研究对象,以粗糙集理论和遗传算法为研究方法,分别在属性约简和规则获取两方面进行了研究,最终从不一致决策表中挖掘出有效、可读的规则集。首先,本文详细介绍了不一致决策表的四种具有代表性的属性约简:代数约简、分布约简、分配约简和最大分布约简,并讨论了四者之间的关系,得到一些有益的结论,结果发现分布约简丢失的决策表信息最少,所以本文重点研究分布约简的获取方法。接着,在差别矩阵现有的研究基础之上,提出了一种能够求取分布约简的差别矩阵法,该方法能够准确求得决策表的分布约简,并且在很大程度上优化了差别矩阵的存储空间。最后,本文提出一种新的基于粗糙集理论和遗传算法的规则获取方法RSGA。该方法利用粗糙集理论,将原始数据划分为可能性数据和确定性数据两部分,利用标准遗传算法分别挖掘规则集。算法执行过程中,用户可以根据具体应用的需要设定规则的三个评估参数值:支持度、置信度、覆盖度,删除不符合要求的规则,据此可减少算法的运算量,在海量数据情况下,此设置优点明显。本文提出的两个新方法,可以很好的处理不一致决策表:首先,在最大限度减少信息丢失的情况下简化决策表;其次,RSGA算法可对简化后的不一致决策表进行处理,挖掘出有效的确定性规则集和可能性规则集。
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