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《昆明理工大学》 2003年
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基于粗集理论缺省数据的补齐及变论域规则推理方法研究

王清晖  
【摘要】:粗集理论是Z.Pawlak于1982年提出的,它是一种新的处理模糊和不确定性知识的数学工具,由于它在知识发现、数据挖掘等方面的广泛应用,研究逐渐成熟。 粗集理论是建立在分类机制基础上的,它将知识理解为对数据的划分,而划分可理解为等价关系,每一划分的集合为概念。粗糙集理论的主要思想是利用已知的知识库,将不确定或不精切的知识用已知的知识库中的知识来近似刻画。该理论与其它处理不精确理论的最显著的区别是它无须提供问题所需处理的数据集合以外的任何先验信息, 粗集的概念可用不可分辨关系形成的上、下近似够成的一对集合来描述,这种处理可以定义近似的精度。粗集方法可以解决重要的分类问题,其主要思想就是在保持分类能力不变的前提下,通过知识约简,导出问题的决策和分类规则。 上、下近似是粗集理论中的基本概念,本文以上、下近似为基础,讨论了粗集的基本性质。针对不完备信息系统,介绍了缺省数据补齐的几种具体方法,利用对象间的属性值差异引入粗糙相似度的概念,,提出了一种对决策值非空的不完备信息系统的缺省数据的补齐的方法,指出该算法使更多的数据得到科学的补齐。并在此基础上,给出了一种决策表的简化方法,推导出决策规则。基于粗集理论,从变论域的角度出发,提出一种近似规则推理方法,根据给定的小前提,分析规则库中的规则,调整规则库,从而实现规则推理。以上的算法都给出了实例,表明了这些算法的有效性。
【学位授予单位】:昆明理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2003
【分类号】:TP311.13

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