关于决策表简化的进一步研究

发布时间：2017-06-04 04:03

  本文关键词：关于决策表简化的进一步研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：基于Pawlak粗糙集理论的决策表的简化方法是一种典型的方法。本文首先讨论了这种方法的三个重要问题，，给出了计算决策表的所有规则的所有约简的一种算法。以此为基础从三个不同的角度(即最小算法包含的约简数最少，或其中每个约简所含合取项最少，或其中所有约简的合取项数之和最少)讨沦了最小算法的优化问题，分别证明它们是NP-hard问题，给出了最小算法三种优化问题的启发式算法，并对其时间复杂度进行了分析。最后，本文还在Pawlak对决策算法的概率性质研究的基础上，对最小算法的的概率性质进行了讨论，建立了基于最小算法的粗糙推理模式。
【关键词】：决策表 粗糙集 约简 NP-hard问题 启发式算法
【学位授予单位】：河北大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2004
【分类号】：C934
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 第1章 前言8-10
• 1.1 课题研究的背景8-9
• 1.2 本课题的工作、结果和意义9
• 1.3 本文的结构9-10
• 第2章 预备知识10-14
• 2.1 粗糙集简介10-14
• 2.1.1 信息系统、决策表及其等价关系10
• 2.1.2 上近似、下近似及粗糙集10-11
• 2.1.3 决策规则、决策算法11-12
• 2.1.4 核与约简12-14
• 第3章 关于PAWLAK简化技术的讨论14-16
• 3.1 PAWLAK简化技术的不完备性14
• 3.2 PAWLAK技术求规则约简过程中的两个问题14-15
• 3.3 求决策表约简的算法15-16
• 第4章 决策表最小算法的优化16-23
• 4.1 问题的提出16-17
• 4.2 最少约简问题17-18
• 4.3 最短约简问题18-19
• 4.4 最小规模问题19-20
• 4.5 例子20-22
• 4.6 以上三类优化问题启发式算法的时间复杂性分析22-23
• 第5章 最小算法的概率性质23-27
• 结束语27-28
• 参考文献28-30
• 攻读硕士学位期间科研工作情况30-31
• 致谢31

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前4条

1 李侃,刘玉树,王蕾;一种粗糙集属性约简算法[J];计算机工程与应用;2002年05期

2 洪家荣;示例学习的扩张矩阵理论[J];计算机学报;1991年06期

3 王国胤;决策表核属性的计算方法[J];计算机学报;2003年05期

4 常犁云,263.net,王国胤,263.net,吴渝,263.net;一种基于Rough Set理论的属性约简及规则提取方法[J];软件学报;1999年11期

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本文编号：419924