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基于集值信息系统的属性约简和规则获取及其应用

刘琼  
【摘要】: 粗糙集理论是一种处理不确定、不完备信息的数据分析方法,在互联网技术高速发展的今天,各种业务信息数据的规模和复杂程度不断增大,信息的不确定性更加显著,集值信息系统作为不完备信息系统的一种表现形式,在抽象处理许多实际问题中具有合理性。本文在集值信息系统的形式背景下讨论了基于相容关系的粗糙集拓展模型,并借鉴启发式约简算法,研究基于λ-下近似的属性相对约简方法,并将研究成果用于无线电信号数据库中,进行无线电信号的特征约简及信号识别规则的提取,为无线电信号智能分析奠定基础。具体研究内容如下: 1、在集值信息系统中,对已有的基于极大相容类定义的粗糙集模型所使用的量词进行了推广,通过引入参数λ∈[0,1],将存在量词“?”和全称量词“?”用更一般的模糊量词替换,提出了基于极大相容类的λ-近似算子,定义了λ-近似算子下的λ-上、下近似集合,并分析了近似算子的若干性质; 2、借鉴基于属性重要度的启发式约简算法,通过构造λ-下近似集合的隶属函数来定义条件属性对决策属性的重要度,从而得到集值信息系统下的属性相对约简方法。进一步在约简属性的基础上,结合极大相容类的特性,定义了集值信息系统下λ水平的确定性规则和非确定性规则; 3、以无线电信号智能分析为应用背景,通过对各特征值进行模糊聚类实现信号数据库的离散化处理,将无线电信号连续值数据库转化为集值信息系统的形式,采用基于λ-下近似的属性相对约简方法得到信号数据库的约简特征,并进一步得到了可用于识别信号类型的分类规则。


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