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基于语言值决策形式背景下的规则提取及属性约简方法

车璐  
【摘要】:在日益迅速发展的大数据背景下,人们所处的信息环境是不精确的,而作为一种能够有效地挖掘数据、分析数据的工具,概念格已被逐渐应用到各种领域中,有利于智能信息的处理。在现实生活中,人们获取的信息也是不确定的,通常情况下用贴近人类思维的语言值来表示。为了减少语言值信息在转化过程中的损失,本文在具有不可比语言值信息的形式背景下,构造语言值分层概念格,并基于此研究其规则提取及属性约简方法。主要研究成果如下:1、为了减少语言值信息转化造成的损失,基于语言值格蕴涵代数及概念格,给出语言值形式背景。同时为了满足人们在不同层次上的需求,通过设置不同的语言值信任度,构造语言值分层概念格,讨论语言值分层概念之间的序关系及其性质,建立了信任度水平下语言值分层概念格的模型,运用实例说明了提出方法的有效性。并基于语言值形式背景,引入一种新的概念间的蕴涵关系,进一步提出了语言值弱协调决策形式背景,为推理与决策分析提供新思路。2、基于语言值弱协调决策形式背景,深入地研究了其上的规则提取方法,为具有语言值信息的不确定性推理与决策提供了很好的科学依据。通过信任度水平下基于条件属性及决策属性构造的语言值分层概念格之间的细于关系,提取出个性化需求下的语言值规则。进一步为了使得所获取的规则集更加精简,提取出的语言值规则更加的紧凑,更新和简化规则集。并给出信任度水平下的语言值规则提取算法,通过评价教师教学水平的实例验证了该方法的合理性,并与其它方法对比体现该方法的优越性。3、为了使处理不确定性信息的效率更高,在语言值弱协调决策形式背景下,进一步研究其属性约简方法。首先剔除决策属性集中的不必要属性,提出语言值不可约元决策形式背景。并在此基础上,为了使得计算时间更短、存储空间更少,提高问题处理的效率,借助可辨识矩阵及可辨识函数等数学工具,构建了一种基于核心概念的可辨识矩阵的属性约简方法。


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