基于优势关系的不完备模糊粗糙集模型扩展及应用研究

发布时间：2017-08-04 10:05

  本文关键词：基于优势关系的不完备模糊粗糙集模型扩展及应用研究

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【摘要】：粗糙集理论是一种新型的数据分析的工具,可以用来处理不精确、不确定、模糊的、不完备等类型的数据,而且,不需要任何先验信息.现己在数据挖掘,金融管理,故障诊断,医药化工等领域得到了成功的应用. 本文针对带有优势关系的不完备模糊信息系统,在研究了现有的两种类型的优势关系的优点缺点的基础上,通过属性值的概率分布原理提出了一种新的全序优势关系,这种优势关系科学地合理地改进了扩展优势关系的近似质量和近似精度,同时也成功地克服了限制优势关系不能对论域中所有对象进行比较的缺点.接着,本文进一步给出了基于全序优势关系的下近似和上近似的表达式,两种相对约简的定义和具体的求取相对约简的方法.最后通过实例说明这种方法的有效性. 属性约简是粗糙集研究的核心内容之一,基于区分矩阵的属性约简算法是常用的属性约简方法之一.针对如何求取信息系统的区分矩阵构造的区分函数的极小析取范式问题,本文提出了一种新的基本原理简单,步骤易懂,操作简便的易于编程实现的逐项求取极小析取范式的算法,并通过定理证明了这种方法所获得的一定是极小析取范式.这种方法可以求取信息系统的所有约简.而且,对于对象不断增加的动态信息系统,这种算法也是适用的.最后,通过实例说明了这种方法是正确有效的. 提出一个粗糙集扩展模型,最终目的是为了导出决策规则,帮助决策者更好地做出决策.本文针对基于优势关系的不完备模糊信息系统的规则提取问题,首先在分析了目前规则获取方法的基础上,提出了基于全序优势关系的两种类型"at least"和"at most"类型的决策规则.接着,本文进一步讨论了,对所获取的决策规则进行规则简化的问题,即,值约简.最后,通过实例分析表明本文所提出的规则获取及简化的方法是正确有效的.
【关键词】：粗糙集 不完备模糊信息系统 优势关系 相对约简 区分矩阵 极小析取范式 规则提取
【学位授予单位】：广西大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：O159;C934
【目录】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 绪论10-20
• 1.1 粗糙集理论的历史背景和研究内容10-12
• 1.1.1 粗糙集理论的历史背景和现状10
• 1.1.2 粗糙集的研究内容10-11
• 1.1.3 粗糙集的研究对象11-12
• 1.2 优势关系下的不完备模糊信息系统研究现状及存在的问题12-15
• 1.2.1 不完备信息系统12-13
• 1.2.2 模糊信息系统13
• 1.2.3 基于优势关系的信息系统13-15
• 1.3 本文研究思路与研究内容15-17
• 1.3.1 优势关系下的不完备模糊信息系统15-16
• 1.3.2 基于区分矩阵的约简算法16
• 1.3.3 规则提取16-17
• 1.4 相关基本概念17-18
• 1.5 全文的总体结构18-20
• 第2章 基于全序优势关系的不完备模糊粗糙集模型扩展20-31
• 2.1 基于全序优势关系的不完备模糊粗糙集模型20-24
• 2.2 模型比较分析24-26
• 2.3 属性约简26-30
• 2.3.1 相对约简26-28
• 2.3.2 约简算法28
• 2.3.3 实例应用28-30
• 2.4 小结30-31
• 第3章 基于区分矩阵的约简算法31-44
• 3.1 区分矩阵31-33
• 3.2 基于区分矩阵的约简算法33-37
• 3.3 算法描述37-41
• 3.4 实例与实验分析41-42
• 3.5 算法的性能分析42-43
• 3.6 小结43-44
• 第4章 规则提取44-52
• 4.1 两种类型规则44-45
• 4.2 实例分析45-47
• 4.3 值约简47-51
• 4.4 小结51-52
• 总结与展望52-54
• 参考文献54-61
• 致谢61-62
• 攻读学位期间发表论文目录62

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号：618945