全覆盖粒计算模型的理论和应用研究
发布时间:2017-04-11 22:06
本文关键词:全覆盖粒计算模型的理论和应用研究,由笔耕文化传播整理发布。
【摘要】:大数据浪潮中的互联网每分每秒都在产生各种数据,如何从这些按秒激增的数据信息中及时发掘潜在有价值的知识,是数据挖掘的研究热点。粒计算(Granular computing,缩写GrC)是信息处理的一种新的概念和计算范式,其基本思想包括粒化、粒的运算和粒运算结果的融合。粒计算的特点是主要用于对不确定、不精确、不完整信息的处理,对大规模海量的数据和对复杂问题的求解。粒计算方法凭借自身的特点在数据挖掘中显示出较大的优势。 部分覆盖是粒计算理论框架中的一种重要模型,在电脑安全、搜索引擎和客户评估等领域具有潜在应用价值。全覆盖是部分覆盖的一种特例,已有的研究大多是从粗糙集理论的角度开展的,本文是在pre-topology意义下从粒计算理论角度研究全覆盖。 本文的创新点主要有: 1、在邻域系统基础之上,提出了带中心的粒、全覆盖、全覆盖近似空间的概念;借鉴一般拓扑中内点和闭包算子的定义方式,在全覆盖近似空间中利用已定义的粒重新阐释了内点和闭包算子,并对全覆盖近似空间中的任意对象进行知识逼近;探究了全覆盖粒计算模型中这对逼近算子满足的基本性质;建立了全覆盖粒计算中逼近算子的公理化系统。 2、基于全覆盖粒计算理论的基础,提出了粒的中心、全覆盖粒度熵及全覆盖粒族熵的概念;探讨了基本粒和全覆盖粒重要性度量的方法,并提出了相应的约简与核的判定定理;基于所提定义、定理设计了全覆盖粒的约简算法和全覆盖粒族的约简算法,并从理论上分析了两个算法的复杂度。最后以实例验证了所提算法的有效性。 3、在全覆盖粒计算模型的基础上,设计基于全覆盖粒计算理论的供应商选择评估模型,结合全覆盖粒计算的知识约简算法,提出了一种新的供应商选择标准,使选择后的特征集更具重要性、代表性,为粒计算模型应用于数据/文本挖掘、客户/信用卡评估等领域提供了借鉴。
【关键词】:粒计算 全覆盖 粒的中心 粒度熵 知识约简
【学位授予单位】:太原理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TP311.13
【目录】:
- 摘要4-6
- ABSTRACT6-9
- 目录9-11
- 主要符号索引11-13
- 第一章 绪论13-21
- 1.1 选题背景及意义13-14
- 1.2 研究现状14-16
- 1.2.1 粒计算的研究概述14-15
- 1.2.2 基于全覆盖的粒计算模型研究现状15-16
- 1.2.3 供应商选择评估研究现状16
- 1.3 本文的研究内容16-17
- 1.4 本文的组织结构17-21
- 第二章 理论基础21-29
- 2.1 粒计算理论21
- 2.1.1 粒和粒化21
- 2.1.2 粒的计算21
- 2.2 邻域系统21-23
- 2.2.1 邻域和邻域系统22-23
- 2.2.2 内点和闭包23
- 2.3 知识和知识库23-24
- 2.4 属性重要度24-26
- 2.5 知识约简26-27
- 2.6 本章小结27-29
- 第三章 全覆盖粒计算模型的知识表示29-37
- 3.1 全覆盖粒计算模型的定义29-30
- 3.2 全覆盖粒计算模型中逼近算子的性质30-33
- 3.3 全覆盖粒计算模型中逼近算子的公理化33-34
- 3.4 本章小结34-37
- 第四章 全覆盖粒计算模型的知识约简37-53
- 4.1 粒的约简37-44
- 4.1.1 全覆盖中约简和核37-40
- 4.1.2 基本粒的重要度和相对重要度40-41
- 4.1.3 全覆盖粒的约简算法41-44
- 4.1.4 仿真实验与结果分析44
- 4.2 粒族的约简44-52
- 4.2.1 全覆盖族中约简和核45-48
- 4.2.2 全覆盖的重要度和相对重要度48-49
- 4.2.3 全覆盖粒族的约简算法49-51
- 4.2.4 仿真实验与结果分析51-52
- 4.3 本章小结52-53
- 第五章 全覆盖粒计算模型在供应商选择评估上的应用53-63
- 5.1 供应商评价指标体系53-55
- 5.2 供应商选择评估模型的设计55-62
- 5.2.1 供应商选择评估模型的应用流程55
- 5.2.2 供应商选择评估模型的建立55-62
- 5.2.3 供应商选择评估结果与分析62
- 5.3 本章小结62-63
- 第六章 总结与展望63-65
- 6.1 全文总结63
- 6.2 研究展望63-65
- 参考文献65-69
- 致谢69-71
- 攻读硕士学位期间发表的论文71
【参考文献】
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1 杨田;覆盖粗糙集约简理论及应用[D];湖南大学;2010年
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,本文编号:300067
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