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基于泛系异同观的粗糙集约简研究

谭婧  
【摘要】:粗糙集理论(Rough Sets)作为一种新的数学工具,用来分析和处理不精确性、不完整性和不相容性数据。泛系理论则是一种多层网络型的跨学科理论,它注重深层次的挖掘事物的本质,从根本上探寻事物的变化及相互之间联系的方法论。基于泛系理论从认知角度对粗糙集理论进行探索和研究,总结出认知的过程即分辨知识的异同关系进而分类的过程。泛系异同是一个系统的概念,是与集合理论相关联的。本文基于泛系异同关系的思想,从求同辨异角度探讨了知识约简、决策表中核与核值的分类及知识范畴的约简,显化其约简的本质。 首先,从异同观的角度深入研究了粗糙集理论中知识的属性约简,基于约简的本质给出一般性的结论。提出了求同能力的强/弱、辨异能力的强/弱等基本概念,对知识库给出了基于异同关系下粗糙集理论的属性约简方法,可以在属性约简时就找到决策规则条数较少的约简,从而简化知识的表达。 其次,将粗糙集中一般关系特殊转化为等价关系的补关系,利用三维空间坐标系充分理解核的定义,提出核与核值的分类,发现知识库中知识范畴的约简可以通过核值的类型直接提取决策规则的详细步骤,通过权重优选原则,得出最优决策规则。 最后,将上述部分的内容与方法应用于现代战场条件下地面防空系统空中目标识别类型的研究之中,通过对空中目标类型进行归类,建立融合目标战术特征和物理特征的评价指标体系。给出基于粗糙集理论的一种空中目标识别方法。该方法不仅能找出空中目标的有效特征集,降低目标识别特征空间的位数、减少目标识别的工作,亦将会提高目标识别率。实践表明该方法是有效可行地。


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