基于邻域粗糙模型的次优决策表约简算法

发布时间：2021-09-12 11:22

　　在互联网上收集数据时,由于保密或者历史原因,数据往往都会存在缺失,这样在对数据进行处理时,经典集合论无法进行处理,为解决这一问题,粗糙集这一数学工具应运而生。粗糙集可以处理这些不精确数据集,而对数据进行高维简化是现在粗糙集发展的重要技术之一。随着粗糙集的发展,学者们对粗糙集进行了很多扩充,其中邻域粗糙集这一概念就是对粗糙集扩充的其中一种。邻域粗糙集可直接处理连续性数据集,解决实际问题。本文以邻域粗糙模型为基础研究属性约简,根据蚁群算法（Ant Colony Optimization,ACO）重新设计了蚁群次优决策表约简算法（Ant Colony Suboptimal Decision Table Reduction Algorithm,简记ACSR）,以此来求解次优值。本文主要做了以下几点任务:（1）首先通过对经典粗糙集的介绍,引出了邻域粗糙集这一概念,从而重新定义了在邻域粗糙集上的上下近似、邻域决策系统等概念,确定了以后研究的基础。（2）再次,根据对经典粗糙集算法的介绍推及到邻域粗糙集的算法的研究,根据对现有处理数据的算法研究,推出论文所提出的处理多维数据集的约简算法。（3）通过对U... 

【文章来源】：青岛大学山东省

【文章页数】：65 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

正域、负域和边界域

青岛大学硕士学位论文 red粗糙集改进算法跟算法 3.3 邻域下的改进算法性，减少了计算总量，提高了计算效率，但没上得到的算法的时间复杂度仍为2 ( m U)。糙集的快速属性约简算法集的快速属性约简算法跟算法 3.3 类似，也是的。算法通过一个度量值 讲论域空间划分为[27]。算法利用如下公式划分论域空间：0( , ) / }i f x x k 0) min[ ( )],i i a x x U。有公式可画出如图 3-1 划分

第五章 基于邻域粗糙集的约简算法37图5-1 =0.125用ACSR 算法对wine数据集求约简长度图图5-2 =0.125用ACSR 算法对ISP数据集求约简长度图图5-3 =0.125用ACSR 算法对WDBC数据集求约简长度图

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于邻域粗糙模型的次优决策表约简算法[J]. 宋晓晓,刘遵仁,彭潇然.  青岛大学学报(自然科学版). 2016(03)
[2]决策粗糙集理论研究现状与展望[J]. 于洪,王国胤,姚一豫.  计算机学报. 2015(08)
[3]基于块集的邻域粗糙集的快速约简算法[J]. 娄畅,刘遵仁,郭功振.  计算机科学. 2014(S2)
[4]基于邻域粗糙模型的高维数据集快速约简算法[J]. 刘遵仁,吴耿锋.  计算机科学. 2012(10)
[5]一种新的基于约简的多分类器融合算法[J]. 刘遵仁,吴耿锋.  计算机工程与应用. 2012(34)
[6]基于粗糙集的属性约简方法研究综述[J]. 杨传健,葛浩,汪志圣.  计算机应用研究. 2012(01)
[7]蚁群算法综述[J]. 吴庆洪,张颖,马宗民.  微计算机信息. 2011(03)
[8]蚁群算法研究应用现状与展望[J]. 叶志伟,周欣,夏彬.  吉首大学学报(自然科学版). 2010(01)
[9]粗糙集理论与应用研究综述[J]. 王国胤,姚一豫,于洪.  计算机学报. 2009(07)
[10]基于邻域粒化和粗糙逼近的数值属性约简[J]. 胡清华,于达仁,谢宗霞.  软件学报. 2008(03)

硕士论文
[1]基于邻域粗糙集的属性约简算法研究[D]. 李楠.陕西师范大学 2011
[2]基于粗糙集理论的属性约简算法研究[D]. 杨哲.长春理工大学 2008



本文编号：3394136