直觉模糊信息系统模型及其属性约简

发布时间：2017-08-18 02:13

  本文关键词：直觉模糊信息系统模型及其属性约简

  更多相关文章： 互信息增益率 直觉模糊粗糙集 属性约简 属性重要度 不完备直觉模糊信息系统 多粒度 容差关系

【摘要】：粗糙集理论是波兰科学家Pawlak教授提出的一种有效地处理模糊、不确定性、不完全知识的数学工具.知识约简是粗糙集理论处理问题的主要任务之一.众所周知,知识库中描述知识的属性并不是同等重要的,甚至有些属性是冗余的.这样一方面造成了资源的浪费;另一方面信息过于繁杂,会给人们作出正确决择带来阻碍.所谓知识约简,就是保持知识库分类能力不变的条件下,去除其中不必要或不重要的属性,使问题表示简化,这正是人们所期望的.本文的研究内容如下:(1)将互信息的概念与直觉模糊粗糙集相结合,提出了一种在直觉模糊粗糙集中基于互信息增益率的启发式算法,给出了在直觉模糊环境下,模糊决策表中属性重要度的度量方法,这种度量方法不仅考虑了属性值域的大小,而且还考虑了取值的分布.(2)在不完备直觉模糊信息系统中,提出了新的改进模型.首先引入一种扩展的基于相似度的容差关系,然后从多粒度的角度探索了粗糙集理论,将不完备直觉模糊信息系统与多粒度粗糙集相结合,建立了 一种新的多粒度粗糙集模型,即不完备直觉模糊信息系统的多粒度粗糙集模型.在此模型上定义了目标概念的多粒度粗糙集上下近似集合,研究了相关性质,并且给出实例验证了该模型的有效性.
【关键词】：互信息增益率 直觉模糊粗糙集 属性约简 属性重要度 不完备直觉模糊信息系统 多粒度 容差关系
【学位授予单位】：四川师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：O159
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-10
• 1 引言10-14
• 1.1 本文的研究背景及意义10
• 1.2 研究现状10-12
• 1.2.1 粗糙集研究现状10
• 1.2.2 模糊集理论研究现状10-11
• 1.2.3 粒计算研究现状11
• 1.2.4 属性约简研究现状11-12
• 1.3 本文的组织结构12-14
• 2 基础知识14-19
• 2.1 粗糙集的基本概念14-15
• 2.2 模糊集的基本概念15
• 2.3 直觉模糊决策信息系统15-16
• 2.4 多粒度16-17
• 2.5 属性约简与核17-19
• 3 基于互信息增益率的直觉模糊粗糙集属性约简新算法19-24
• 3.1 模糊决策表19-20
• 3.2 属性约简20-24
• 3.2.1 算法步骤21
• 3.2.2 实例分析21-22
• 3.2.3 结论22-24
• 4 不完备直觉模糊信息系统的多粒度粗糙集24-31
• 4.1 多粒度粗糙集模型25-30
• 4.2 结论30-31
• 5 结论与展望31-32
• 参考文献32-33

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本文编号：692196