基于粗糙集的知识约简及其在继续教育中应用的研究

发布时间：2016-11-01 07:26

  本文关键词：基于粗糙集的知识约简及其在继续教育中应用的研究，，由笔耕文化传播整理发布。

《湖南大学》 2010年

基于粗糙集的知识约简及其在继续教育中应用的研究

邓耀进  

【摘要】： 当今,社会已经进入了网络信息时代,中小学教师继续教育培训从传统的面授模式进入到了现代远程教育模式。在这种模式下,学员的学习内容、学习方法、学习时间、学习地点都发生了深刻的变化。如何全面而准确地对教师参加继续教育培训的质量进行评估成为了一个重要研究课题。现在,各师资培训机构都在研究教师继续教育评价系统。这些评价系统通过给出相关的评价指标,搜集评价数据,经过数据挖掘,然后获得评价决策。然而由于处理数据来源于网络,这些评价系统几乎都要面临数据量大、数据不完备等问题。 由Z.Pawlak于1982年提出的粗糙集理论恰好能够解决上面的问题。粗糙集理论是一个处理不确定、不完整知识的数学工具。该理论建立在论域中的不可分辨关系之上,用上、下近似来描述概念,不需要任何附加的信息或先验知识,就能有效地分析和处理不精确、不完整和不一致的数据。 本文以教师继续教育评价系统为实际背景,以传统的粗糙集理论为基础,研究不完备信息系统下的知识约简算法。论文首先对粗糙集的相关理论做了介绍,分析了现有的扩展粗糙集模型的局限性,然后针对容差关系模型的不足,提出一种改进容差关系模型,实例证明,该模型与容差关系相比更强的分类能力,更加符合客观实际,并且增加了灵活性。然后介绍了传统的基于容差关系粗糙熵和与之相关的知识约简算法,分析了传统的基于容差关系的粗糙熵的不足,定义了基于改进容差关系的粗糙熵。然后,提出了一种新的能够处理不完备信息的基于改进容差关系的粗糙熵的属性约简算法。通过实例分析了算法的有效性。论文还介绍了多值可分辨矩阵,提出了基于多值可分辨矩阵值约简算法,然后应用它获取决策规则。论文的最后,设计和阐述了教师继续教育评估系统的总体结构与功能,并对数据采集模块、学员综合评估模块进行了详细设计,然后将文中研究得到的知识约简算法应用于评估系统中,建立了基于粗糙集理论的教师继续教育评估系统数据挖掘模型。

【关键词】：
【学位授予单位】：湖南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2010
【分类号】：TP18
【目录】：

摘要5-6

Abstract6-10

插图索引10-11

附表索引11-12

第1章 绪论12-17

1.1 课题背景和意义12-13

1.2 粗糙集理论13-16

1.2.1 粗糙集理论的产生和发展13-14

1.2.2 粗糙集理论的研究内容及研究现状14-16

1.3 本文的主要工作16

1.4 论文的组织结构16-17

第2章 粗糙集基本理论17-28

2.1 知识与分类17-19

2.2 不精确范畴、集合近似与粗糙集19-23

2.3 知识表达与信息系统23-25

2.4 知识约简25-27

2.4.1 约简和核25-26

2.4.2 相对约简和相对核26-27

2.4.3 决策规则27

2.5 本章小结27-28

第3章 不完备信息系统的粗糙集模型拓展28-40

3.1 不完备信息系统28-29

3.1.1 空值及不完备信息系统的产生28-29

3.1.2 空值的常见处理方法及分析29

3.2 不完备信息系统中的粗糙集拓展模型29-34

3.2.1 容差关系30-31

3.2.2 量化容差关系31-32

3.2.3 非对称相似关系32-33

3.2.4 限制容差关系33-34

3.3 不完备信息系统下的粗糙集模型改进34-39

3.3.1 容差关系与量化容差关系的不足34

3.3.2 改进的基本思想34-35

3.3.3 一种容差关系的改进模型35-37

3.3.4 一个实例分析37-39

3.4 本章小结39-40

第4章 不完备信息系统的知识约简40-53

4.1 引言40-41

4.2 基于改进容差关系的粗糙熵的属性约简算法41-47

4.2.1 基于传统的粗糙熵的属性约简算法41-43

4.2.2 基于改进容差关系的粗糙熵的属性约简算法43-47

4.3 不完备信息系统的值约简算法47-52

4.3.1 规则生成与化简47-49

4.3.2 基于多值可分辨矩阵的值约简算法49-51

4.3.3 一个实例51-52

4.4 本章小结52-53

第5章 粗集理论在教师继续教育评价中的应用53-60

5.1 引言53

5.2 教师继续教育评价系统的结构设计53-57

5.2.1 系统总体结构53-54

5.2.2 数据采集模块的设计54-55

5.2.3 学员综合评估及算法验证模块的设计55-57

5.3 粗糙集理论在评价系统中的应用实例57-58

5.4 算法在评诂系统中的验证与比较58-59

5.5 本章小结59-60

结论60-62

参考文献62-66

致谢66-67

附录A (攻读硕士期间发表的论文)67

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本文编号：160490