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《南京航空航天大学》 2001年
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粗集理论的若干技术及其应用研究

许志兴  
【摘要】: 粗集理论1982年由Zdzislaw Pawlak提出,经历了近20年的发展,已经在理论和应用上取得了丰硕的成果。它不依赖于数据集之外的附加信息,是处理模糊、不精确、不完整、不确定数据的有力工具,是智能信息处理研究中的一个新的分支。 本文对信息系统的约简求取、聚类方法以及粗集理论在神经网络和成本分析等方面应用的若干问题进行了深入的研究,提出了一些新的方法,并在具体领域进行应用。本文首先介绍了粗集理论的基础、发展和应用;其次,基于差别矩阵和差别函数的概念研究了差别矩阵的稀疏化处理方法和信息系统的约简策略;接着研究了处理连续属性聚类和离散化的新的方法;然后,针对粗集理论和神经网络各自的特点,对神经网络韵构造和隐含层节点以及初始权值的选取分别提出了新的处理方法;最后给出了粗集理论在产品成木分析中的应用。 本文的主要工作体现在: 1)对信息系统的约简求取方法进行了研究。研究了利用差别矩阵的属性频率启发函数求取最小约简的搜索算法。提出了差别矩阵的降维和稀疏化预处理策略,以便降低了差别函数构造和逻辑化简的复杂度。 2)在K—均值算法的基础上研究了基于遗传算法的聚类分析方法,通过实例计算证实了基于遗传算法的聚类分析方法的优越性。 3)基于不确定测度,根据带有连续属性的数据库中的数据分布的特点以及基于Shannon熵的准则函数φ的值,利用FUSINTER方法可以把单个连续属性的数据段映射为类别属性的算法,进一步提出了连续属性的全局一致性分割算法,并以干线飞机外形参数的变化趋势展示了该聚类算法的有效性。 4)研究了粗集理论在模糊神经网络构造上的应用。提出一种把粗集理论和模糊神经网络结合起来的新型模糊神经网络构造方法,充分发挥了粗集理论和模糊神经网络各自的优势,弥补了各自的缺点,并证明该新型模糊神经网络是一个全局逼近器,并通过两个实例进行了论证。 5)研究了粗集理论在多层分类器中的应用。利用粗集理论来提取原始的领域知识,然后来初始化连接权值。通过计算决策表的相对约简来产生规则,这些规则的依赖性因子被设为多层分类器的初始连接权值,这些权值在训练学习中得到改进,从而设计了一个新的结构简单的知识系统。 6)提出粗集综合评判方法,并率先把该方法应用在产品早期成本分析中,同时建立了一个仅包含设计信息的包装产品的成本分析原形系统。根据包装产品的设计阶段的与成本相关的特征信息提取出可用于成本决策的成木关联特征。根据产品的成本关联特征的历史数据,利用粗集理论可以建立起这些特征之间的相互联系(规 租集理论的若干技术及其应用研究 则)。根据这些相互关系可以建立用于成本分析的粗集综合评判模型,利用这个评判 模型可以对包装产品设计阶段的成本进行分析和评判,得出产品初步的成本状况。
【关键词】:粗集理论 信息系统 约简 聚类分析 神经网络 多层分类器 综合评判 成本分析
【学位授予单位】:南京航空航天大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2001
【分类号】:O159
【目录】:
  • 中文摘要3-5
  • 英文摘要5-9
  • 第一章 绪论9-21
  • 1.1 引言9-10
  • 1.2 粗集理论的研究现状10-12
  • 1.3 粗集理论的应用12-19
  • 1.3.1 粗集理论在机器学习和规则生成等领域的应用12-13
  • 1.3.2 粗集理论在数据库中知识发现中的应用13-15
  • 1.3.3 粗集理论在决策支持分析中的应用15
  • 1.3.4 粗集理论的应用成果15-19
  • 1.4 本文的主要研究内容19-21
  • 第二章 粗糙集理论基础21-37
  • 2.1 引言21-23
  • 2.2 粗糙集理论的基本原理23-26
  • 2.3 知识的简化和评价指标26-31
  • 2.4 决策系统和知识的逻辑表达31-37
  • 第三章 基于差别矩阵的知识约简方法的研究37-46
  • 3.1 引言37
  • 3.2 基于差别矩阵最小约简算法的研究37-41
  • 3.2.1 差别矩阵和差别函数37-40
  • 3.2.2 基于差别矩阵最小约简的启发式求取算法40-41
  • 3.3 差别矩阵的处理和稀疏化41-44
  • 3.3.1 差别矩阵的降维策略41-42
  • 3.3.2 差别矩阵的稀疏化42-44
  • 3.4 实例研究44-45
  • 3.5 结论45-46
  • 第四章 聚类方法的研究46-63
  • 4.1 引言46-48
  • 4.2 基于遗传算法的聚类分析方法48-55
  • 4.3 基于遗传算法的聚类分析方法的实例研究55-57
  • 4.4 基于FUSINTER方法的连续条件属性的自动聚类57-59
  • 4.5 在粗集理论基础上的连续属性的全局一致性分割的算法59
  • 4.6 连续属性离散化在粗集理论应用中的实例研究59-62
  • 4.7 结论62-63
  • 第五章 粗集理论在模糊神经网络中的应用63-74
  • 5.1 引言63
  • 5.2 一种模糊神经网络简介63-65
  • 5.3 粗集理论在模糊神经网络中的应用65-69
  • 5.3.1 网络的构造65
  • 5.3.2 网络的学习算法65-66
  • 5.3.3 网络模型的全局逼近性质66-69
  • 5.4 实例及分析69-73
  • 5.5 结论73-74
  • 第六章 粗集理论在多层分类器中的应用74-92
  • 6.1 引言74
  • 6.2 利用粗集理论来构造单对象单决策属性的多层分类器74-77
  • 6.3 利用粗集理论来构造单对象单决策属性多层分类器的构造实例77-81
  • 6.4 利用粗集理论来构造多对象单决策属性的多层分类器81-82
  • 6.5 利用粗集理论来构造多对象单决策属性的多层分类器实例82-89
  • 6.6 结论89-92
  • 第七章 粗集理论在产品成本分析中的应用92-107
  • 7.1 引言92
  • 7.2 产品成本关联特征的分析92-95
  • 7.3 产品成本数据的预处理95-104
  • 7.3.1 连续属性的离散化98-101
  • 7.3.2 决策表的约简101-104
  • 7.4 成本的粗集评判模型的建立104-105
  • 7.5 产品设计阶段成本分析粗集综合评判105-106
  • 7.6 结论106-107
  • 第八章 总结与展望107-109
  • 参考文献109-116
  • 攻读博士期间的研究成果116-117
  • 致谢117

【引证文献】
中国期刊全文数据库 前7条
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【参考文献】
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【共引文献】
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9 乔美英;兰建义;;模糊逻辑神经网络控制在交流调速系统中的仿真研究[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
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【同被引文献】
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 许志兴;粗集理论的若干技术及其应用研究[D];南京航空航天大学;2001年
2 赵军;基于粗集理论的KDD技术研究[D];重庆大学;2003年
3 李仁璞;分类数据挖掘中若干基本问题的研究[D];天津大学;2003年
4 徐德友;粗集信息分析在故障诊断中的应用及自修复飞行控制系统效能评估[D];南京航空航天大学;2002年
5 王晓晔;时间序列数据挖掘中相似性和趋势预测的研究[D];天津大学;2003年
6 孙燕楠;扎龙湿地时空格局演变的细胞自动机模型研究[D];大连理工大学;2007年
7 杨成东;决策系统约简的粗糙集方法研究[D];哈尔滨工程大学;2011年
8 巫兆聪;粗集理论在遥感影像分类中的应用[D];武汉大学;2004年
9 王宏;基于粗糙集数据挖掘技术的客户价值分析[D];哈尔滨工程大学;2006年
10 王庆;知识型企业知识员工任务指派及调度决策问题研究[D];天津大学;2006年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 林秋月;基于二进制可辨矩阵的属性约简算法与规则获取的研究[D];福州大学;2005年
2 劳佳锋;应用粗集理论解决故障诊断中的不确定性问题的研究[D];浙江工业大学;2005年
3 盛晓炜;基于粗集理论的中文文本自动分类与检索研究[D];清华大学;2004年
4 朱万富;基于粗集神经网络的故障诊断专家系统研究[D];中国石油大学;2007年
5 杜力博;基于RS-SVM风电场风速估计的方法研究[D];西安科技大学;2009年
6 于绍阳;基于粗集理论的信息系统的属性约简算法研究[D];厦门大学;2006年
7 花建立;基于粗集理论的股价走势预测[D];西南交通大学;2005年
8 刘春亚;基于粗集理论的数据预处理及应用研究[D];重庆大学;2003年
9 华江林;基于粗集理论的教学质量评估系统的研究[D];河海大学;2006年
10 李荣花;基于粗集理论的神经网络研究与应用[D];大庆石油学院;2003年
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