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基于粗糙集的案例推理智能决策支持系统的研究

发布时间:2016-10-10 12:20

  本文关键词:基于粗糙集数据分析的智能决策支持系统研究,由笔耕文化传播整理发布。


《安徽大学》 2003年

基于粗糙集的案例推理智能决策支持系统的研究

李建洋  

【摘要】: 本文首先探讨了智能决策支持系统(IDSS)的基本原理、结构、构造方法、研究现状以及发展方向,对三种主要的智能决策支持系统的结构进行了广泛的比较研究;针对智能决策支持系统研究中所存在的问题,引出了基于案例推理(CBR),介绍了基于案例推理的相关理论、工作机理,并对相似性进行了深入的探讨;接着介绍了粗糙集(RS)的主要概念和相关理论,,主要介绍了对知识的处理方法和技术,重点介绍了粗糙集对知识的处理能力,并对粗糙集与其它的不精确推理进行了详细的比较。 应用上述理论,本文提出了一些新的观点及其应用算法,诸如:将粗糙集应用于基于案例推理,包括知识的约简;建立在粗糙集基础上的案例索引与检索机制;利用专家知识对核属性的发现及提取不同属性的权重。 最后介绍了上述方法在“安徽省防洪决策支持系统”中的应用。该系统使用集成技术,将粗糙集、基于案例推理与智能决策系统相结合,提出综合集成的IDSS体系结构及实现方法,从而为研究智能决策支持系统的应用拓广了空间。

【关键词】:
【学位授予单位】:安徽大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2003
【分类号】:TP18
【目录】:

  • 第一章 引言6-9
  • 第二章 智能决策支持系统9-25
  • 2.1 决策科学基本理论9-11
  • 2.2 决策支持系统的基本结构11-13
  • 2.3 IDSS的功能及基本结构13-16
  • 2.4 IDSS的模型库系统16-17
  • 2.5 IDSS研究现状17-20
  • 2.6 智能决策支持系统的发展趋势20-23
  • 2.7 IDSS目前存在的问题23-25
  • 第三章 基于案例的推理25-38
  • 3.1 引言25-26
  • 3.2 CBR的工作过程26-28
  • 3.3 案例表示28-32
  • 3.4 相似性32-34
  • 3.5 案例索引与检索34-36
  • 3.6 案例库维护36
  • 3.7 CBR目前存在的问题36-38
  • 第四章 粗糙集38-50
  • 4.1 粗糙集的基本理论38-41
  • 4.2 粗糙集与其不确定方法的比较41-42
  • 4.3 知识的简化和核42-45
  • 4.4 决策表45-47
  • 4.5 属性约简的差别矩阵方法47-49
  • 4.6 应用展望49-50
  • 第五章 粗糙集在CBR中的应用研究50-58
  • 5.1 构造差别矩阵50-51
  • 5.2 引入领域知识的数据约简51-52
  • 5.3 基于粗糙集的权重发现算法52-54
  • 5.4 基于粗糙集的案例索引和检索方法54-58
  • 第六章 基于粗糙集的CBR-IDSS集成系统58-68
  • 6.1 洪水预报子系统及设计目标58-59
  • 6.2 防洪调度系统的开发技术59-61
  • 6.3 防洪调度系统的结构设计61-62
  • 6.4 基于粗糙集的CBR-IDSS综合集成系统62-68
  • 第七章 结束语68-73
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      本文关键词:基于粗糙集数据分析的智能决策支持系统研究,由笔耕文化传播整理发布。



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