基于广义Rough集的决策系统属性约简及其Fuzzy双向拓展
【摘要】:经典Rough集理论是建立在等价关系基础上,通过特定空间上的等价分类机制,将知识理解为论域上的划分,继而形成已知知识库,分析或预测未知知识的理论.属性约简是数据挖掘的前提性课题.本文从拓展等价关系为一般二元关系和拓展Rough模型为Rough-Fuzzy、Fuzzy-Rough模型两个角度,构建决策系统的属性约简模型,主要工作如下:
1.重新定义决策域的正域,给出了改进的决策系统属性约简判定定理和辨识矩阵,使其更具一般性,同时对约简性质进行了研究,实现了关系决策系统基于正域的属性约简.
2.通过研究纵向最大隶属原则和横向Fuzzy截集原理两种Fuzzy模式识别方法和性质,本文分别给出广义Rough-Fuzzy模型和广义Fuzzy-Rough模型下关系决策系统属性约简的判定定理及辨识矩阵,结合模糊统计理论实验,得到了有效的实际约简效果.
【学位授予单位】:渤海大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2012
【分类号】:TP18
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