面向不确定信息系统的粗糙集扩展模型研究

发布时间：2017-04-14 04:18

  本文关键词：面向不确定信息系统的粗糙集扩展模型研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：粗糙集理论是由波兰学者Pawlak提出的一种进行数据分析的新型工具,已被成功运用于数据挖掘、模式识别以及决策分析等领域。经典的粗糙集理论建立在等价关系的基础上,可以处理有限的知识分辨能力引起的不确定性问题,但对数据本身的不确定性缺乏相应的处理机制。因此,面对海量的不确定性数据,通过扩展粗糙集理论来研究不确定信息系统的知识获取,具有重要的理论意义和应用价值。本文针对信息的不完备和模糊性,以知识约简和决策规则获取为目的,对不确定环境下的粗糙集扩展模型及其应用进行了系统的研究。主要内容如下：1)针对特征优势关系在对象分类方面的不足,提出一种改进的特征优势关系,并给出不完备序信息系统的粗糙决策模型,与已有模型的对比分析结果表明,在近似分类精度和近似分类质量方面,改进后的粗糙决策模型都要优于已有的粗糙决策模型。最后,为简化获取的决策规则,利用改进后的特征优势关系,提出基于区分矩阵的知识约简方法。2)在集值序信息系统中,定义一种δ-优势关系来进行对象的分类,并给出集值序信息系统的不确定性度量；基于δ-优势关系的粗糙集扩展模型,研究了集值序决策系统的知识约简和决策规则获取；另外,依据对象间的不同优势程度,在集值序信息系统定义一种不依赖于任何未知参数的模糊优势关系,并提出基于模糊优势关系的模糊区分矩阵,对此去模糊化处理后,获得了集值序信息系统的知识约简。3)在集值序信息系统的基础上,研究了决策属性值为模糊性概念的集值序模糊决策系统的粗糙决策问题。首先将优势关系粗糙集模型推广至模糊情形,然后,基于模糊决策集的下、上近似,给出集值序模糊决策系统下、上近似约简的定义,结合下、上近似协调集的判定定理,提出了基于区分矩阵的下、上近似约简方法,并提取出简化的模糊决策规则。4)在直觉模糊信息系统中引入优势关系,提出一种基于优势关系的直觉模糊多属性决策方法；对粗糙集模型进行了直觉模糊环境下的扩展,并给出直觉模糊粗糙集的不确定性度量；针对含有多个直觉模糊决策值的直觉模糊决策系统,提出基于区分矩阵的分布约简和分配约简方法。另外,将经典粗糙集理论中的相对正域、属性依赖度以及属性重要性等概念推广至直觉模糊决策系统中,证明其相对正域的单调性特征,并结合属性的不同特征以及正域约简的判定定理,设计出以属性重要性为启发式信息的正域约简算法,同时给出算法的复杂度分析,并通过数据实验验证了算法的有效性。
【关键词】：粗糙集 不确定信息系统 优势关系 知识约简 决策规则
【学位授予单位】：合肥工业大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：C934
【目录】：

• 致谢9-10
• 摘要10-12
• ABSTRACT12-18
• 第一章 绪论18-26
• 1.1 研究的背景与意义18-19
• 1.2 粗糙集理论的发展概况19-20
• 1.3 面向不确定信息系统的粗糙集理论研究现状20-23
• 1.3.1 不完备信息系统中的粗糙集理论20-21
• 1.3.2 模糊信息系统中的粗糙集理论21-23
• 1.4 本文研究的内容及结构安排23-26
• 第二章 粗糙集理论基础26-33
• 2.1 信息系统与等价关系26-27
• 2.2 粗糙集27-29
• 2.3 知识约简29-31
• 2.4 决策规则31
• 2.5 区分矩阵与区分函数31-32
• 2.6 本章小结32-33
• 第三章 不完备序信息系统的粗糙决策分析模型33-50
• 3.1 引言33
• 3.2 不完备序信息系统的粗糙集扩展模型33-37
• 3.2.1 基于扩展优势关系的粗糙集模型34-35
• 3.2.2 基于限制优势关系的粗糙集模型35
• 3.2.3 基于相似优势关系的粗糙集模型35-36
• 3.2.4 基于特征优势关系的粗糙集模型36-37
• 3.3 基于改进的特征优势关系的粗糙决策分析37-45
• 3.3.1 特征优势关系的改进37-40
• 3.3.2 基于改进的特征优势关系的粗糙集模型40-41
• 3.3.3 基于改进的特征优势关系的决策规则41-42
• 3.3.4 与特征优势关系粗糙集模型的比较42-45
• 3.4 基于改进的特征优势关系的知识约简45-48
• 3.4.1 不完备序信息系统的属性约简45-47
• 3.4.2 不完备序决策系统的相对约简47-48
• 3.5 本章小结48-50
• 第四章 集值序信息系统的粗糙集扩展模型50-67
• 4.1 引言50
• 4.2 集值序信息系统及其不确定性度量50-57
• 4.2.1 集值序信息系统50-51
• 4.2.2 δ-优势关系51-54
• 4.2.3 基于δ-优势关系的粗糙集54-55
• 4.2.4 集值序信息系统的不确定性度量55-57
• 4.3 集值序决策系统及其相对约简57-61
• 4.3.1 基于δ-优势关系的粗糙决策模型57-59
• 4.3.2 集值序决策系统的相对约简59-61
• 4.4 基于模糊优势关系的知识约简61-66
• 4.4.1 模糊优势关系61-62
• 4.4.2 集值序信息系统的属性约简62-64
• 4.4.3 集值序决策系统的相对约简64-66
• 4.5 本章小结66-67
• 第五章 集值序模糊决策系统的粗糙模糊集模型67-79
• 5.1 引言67
• 5.2 集值序模糊决策系统67-68
• 5.3 合取型集值序模糊决策系统68-73
• 5.3.1 基于优势关系的粗糙模糊集68-70
• 5.3.2 合取型集值序模糊决策系统的知识约简70-73
• 5.4 析取型集值序模糊决策系统73-78
• 5.4.1 基于δ-优势关系的粗糙模糊集73-75
• 5.4.2 析取型集值序模糊决策系统的知识约简75-78
• 5.5 本章小结78-79
• 第六章 直觉模糊决策系统的直觉模糊粗糙集模型79-102
• 6.1 引言79-80
• 6.2 基于优势关系的直觉模糊多属性决策80-83
• 6.3 直觉模糊信息系统的粗糙集模型83-88
• 6.3.1 基于优势关系的直觉模糊粗糙集83-85
• 6.3.2 直觉模糊粗糙集的不确定性度量85-88
• 6.4 直觉模糊决策系统的知识约简88-101
• 6.4.1 直觉模糊决策系统的分布约简和分配约简88-94
• 6.4.2 直觉模糊决策系统的正域约简94-101
• 6.5 本章小结101-102
• 第七章 总结与展望102-104
• 7.1 全文工作总结102
• 7.2 未来展望102-104
• 参考文献104-113
• 攻读博士学位期间的学术活动及成果情况113-114

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 谭耀武;;基于数据挖掘粗糙集技术的电信运营商客户价值评价[J];沿海企业与科技;2006年01期

2 范霄文;郭惠英;;粗糙集理论的统计扩展及应用[J];统计与决策;2008年13期

3 刘昭斌;李金祥;刘文芝;;基于粗糙集的研究性学习的评价[J];管理观察;2008年15期

4 梁如冰;蔡小娟;;粗糙集理论在水文水资源方面的应用现状及展望[J];水利科技与经济;2009年12期

5 刘香怡;;粗糙集在教学质量评价中的应用[J];中国管理信息化;2011年22期

6 于迎春;;覆盖粗糙集中基于信息熵的几个定义[J];商业文化(下半月);2012年02期

7 梁第;张铭丽;邓伟;;粗糙集理论与其他理论结合的研究[J];山东省农业管理干部学院学报;2012年02期

8 吕跃进;张旭娜;韦碧鹏;;基于优势关系粗糙集的模糊综合评价的权重确定[J];统计与决策;2012年20期

9 刘超;吴洪波;;粗糙集理论及其在管理决策中的应用现状[J];职业技术;2007年12期

10 骆公志;杨晓江;;基于划分类归并的粗糙集属性约简新算法[J];统计与决策;2009年20期

中国重要会议论文全文数据库 前10条

1 黎文航;陈善本;王兵;;粗糙集理论在焊接中的应用综述[A];第十一次全国焊接会议论文集（第2册）[C];2005年

2 尹宗成;;粗糙集理论在我国粮食产量预测中的应用[A];现代农业理论与实践——安徽现代农业博士科技论坛论文集[C];2007年

3 邹刚;滕书华;孙即祥;陈森林;敖永红;;一种粗糙集优化协同原型模式约简分类方法[A];第十四届全国信号处理学术年会(CCSP-2009)论文集[C];2009年

4 葛丽;傅彦;;粗糙集在科学数据属性约简中的应用[A];第二十一届中国数据库学术会议论文集（技术报告篇）[C];2004年

5 陈雪飞;;粗糙集分类中耦合数据的处理方法研究[A];2008年全国开放式分布与并行计算机学术会议论文集(上册)[C];2008年

6 肖健梅;芦晓明;王锡淮;;集装箱起重机防摇系统粗糙集控制[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年

7 王印松;冯康;;主汽温调节系统性能评价的粗糙集实现方法[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年

8 王红萍;万程亮;金彦丰;;应用粗糙集理论的对抗效果权重确定方法[A];2009’中国西部地区声学学术交流会论文集[C];2009年

9 王莉;周献中;;一种基于粗糙集的模糊神经网络模型在钢材力学性能预测中的研究[A];2009年中国智能自动化会议论文集（第二分册）[C];2009年

10 卓明;王丽珍;谭旭;;基于粗糙集近似集扩展的规则提取算法[A];第十七届全国数据库学术会议论文集（技术报告篇）[C];2000年

中国博士学位论文全文数据库 前10条

1 马希骜;概率粗糙集属性约简理论及方法研究[D];西南交通大学;2014年

2 唐孝;基于粗糙集的知识发现方法及其在ECG信号识别中的应用[D];电子科技大学;2015年

3 曾凯;邻域粒化粗糙计算的关键技术研究与应用[D];电子科技大学;2015年

4 鲍忠奎;面向不确定信息系统的粗糙集扩展模型研究[D];合肥工业大学;2015年

5 薛佩军;正负域覆盖广义粗糙集与知识粗传播研究[D];山东大学;2007年

6 孔芝;粗糙集理论若干问题的研究与应用[D];东北大学;2009年

7 秦中广;基于粗糙集的交叉研究及其在中医诊断的应用[D];华南理工大学;2002年

8 刘少辉;知识发现中粗糙集理论的研究[D];中国科学院研究生院（计算技术研究所）;2003年

9 邓大勇;基于粗糙集的数据约简及粗糙集扩展模型的研究[D];北京交通大学;2007年

10 孙英娟;基于粗糙集的分类方法研究[D];吉林大学;2011年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 江飞;粗糙集神经网络故障诊断方法研究[D];西安石油大学;2015年

2 何理荣;粗糙集理论在银行信贷风险评估中的应用研究[D];华南理工大学;2015年

3 张德齐;基于粗糙集理论的电机故障诊断方法研究[D];渤海大学;2015年

4 杨礼;基于粗糙集的公路交通安全预警研究[D];西南交通大学;2015年

5 聂萌瑶;基于泛系串并模型的粗糙集概念扩展与拓扑空间[D];兰州大学;2015年

6 徐鹏;基于粗糙集的建筑起重机械安全精细化评价研究[D];西安建筑科技大学;2015年

7 孙宇航;粗糙集属性约简方法在医疗诊断中的应用研究[D];苏州大学;2015年

8 张曼;基于粗糙集和包含度的聚类分类算法研究[D];青岛理工大学;2015年

9 车世远;基于群搜索优化粗糙集的脑科学数据研究[D];大连海事大学;2015年

10 林哲;基于粗糙集的马田系统研究及其在银行直接营销客户分类中的应用[D];南京理工大学;2015年

  本文关键词：面向不确定信息系统的粗糙集扩展模型研究，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：305206