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基于粗糙集技术的模糊决策树归纳算法

发布时间:2017-10-25 01:04

  本文关键词:基于粗糙集技术的模糊决策树归纳算法


  更多相关文章: 粗糙集 粗糙模糊集 相容粗糙模糊集 模糊决策树 模糊熵


【摘要】:决策树是解决分类问题的有效方法,已成功应用于模式识别、决策支持、生物信息处理等许多领域。ID3算法是著名的决策树归纳算法,它处理的对象是离散值决策表,但不能直接处理具有模糊决策属性的离散值决策表。针对这一问题,基于粗糙模糊集技术,提出了一种模糊决策树归纳算法(Rough Fuzzy Decision Tree,RFDT)。RFDT利用粗糙模糊依赖度作为选择扩展属性的启发式,利用模糊熵作为叶子节点的终止条件,来构建模糊决策树。RFDT能解决上面的问题。模糊ID3算法是在ID3算法的基础上的推广,它处理的对象是具有模糊条件属性和模糊决策属性的模糊决策表。当用模糊ID3算法处理连续值模糊决策表时,需要对连续值条件属性进行模糊化预处理,但模糊化会不可避免的造成信息损失。针对这一问题,基于相容粗糙模糊集技术,提出了相容粗糙模糊决策树归纳算法(Tolerance Rough Fuzzy Decision Tree,TRFDT)。TRFDT用相容粗糙模糊依赖度作为选择扩展属性的启发式,利用模糊熵挑选最佳割点,来构建模糊决策树。TRFDT的优点是可以直接处理连续值模糊决策表,不需要模糊化的过程。在11个UCI数据集上,将本文提出的算法分别与Fuzzy ID3算法和FDTs算法进行比较,通过最终的实验数据证明我们的算法是具有可行性的。
【关键词】:粗糙集 粗糙模糊集 相容粗糙模糊集 模糊决策树 模糊熵
【学位授予单位】:河北大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TP18
【目录】:
  • 摘要5-6
  • Abstract6-9
  • 第1章 绪论9-13
  • 1.1 研究背景及意义9
  • 1.2 国内外研究现状9-11
  • 1.3 研究内容及主要工作11
  • 1.4 本文的组织结构11-13
  • 第2章 粗糙集及其相关知识13-19
  • 2.1 粗糙集13-14
  • 2.2 粗糙模糊集14-15
  • 2.3 相容粗糙集15-17
  • 2.4 相容粗糙模糊集17-19
  • 第3章 基于粗糙集的模糊决策树算法19-30
  • 3.1 RFDT算法的重要思想19-20
  • 3.2 RFDT算法步骤20-22
  • 3.3 实例验证22-26
  • 3.4 实验结果与分析26-29
  • 3.5 本章小结29-30
  • 第4章 基于相容粗糙集的模糊决策树算法30-41
  • 4.1 TRFDT算法的重要思想30-31
  • 4.2 TRFDT的算法步骤31-33
  • 4.3 实例验证33-37
  • 4.4 实验结果与分析37-40
  • 4.5 本章小结40-41
  • 第5章 工作总结与展望41-42
  • 5.1 工作总结41
  • 5.2 工作展望41-42
  • 参考文献42-45
  • 致谢45-46
  • 攻读学位期间取得的科研成果46

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本文编号:1091337

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