基于模糊内积依赖度及辨识矩阵的属性约简

发布时间：2017-05-21 19:17

  本文关键词：基于模糊内积依赖度及辨识矩阵的属性约简，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：经典粗糙集理论是由Pawlak Z在1982年创立的,由此建立了一种新的用于处理一些不确定性信息的数学工具——经典粗糙集模型。粗糙集理论在处理大容量数据信息方面优于概率论、模糊集理论。粗糙集理论在人工智能、决策分析等领域得到较为成功的应用。本文总体思想是通过分析经典模糊粗糙集依赖度函数的不足,构造了模糊内积依赖度和模糊辨识矩阵属性约简模型,并对所构造的模型进行了数据分析和试验分析。本文主要工作如下:1.首先,分析经典模糊粗糙集依赖度函数的不足,在原有的模糊粗糙集知识的基础上,定义了基于距离函数的模糊粗糙集的上下近似集合,构造了模糊决策的内积依赖度函数,研究了其单调性质,并设计了基于模糊决策内积依赖度属性约简的算法。通过实验分析说明该算法的合理性和有效性。2.其次,简单介绍邻域粗糙集辨识矩阵基础知识,并分析依赖度函数的不足,在此基础上构建新的模糊辨识矩阵模型,引入新的辨识度,并提出新的基于模糊辨识矩阵的属性约简算法。通过实验证实该算法能找到更小的、更有效的特征子集,说明它是可行的。
【关键词】：模糊集 相似性 距离函数 模糊决策内积依赖度 辨识矩阵
【学位授予单位】：渤海大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP18
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 1 绪论8-12
• 1.1 引言8-9
• 1.2 本论文的选题意义9-10
• 1.3 本文研究内容和组织结构10-12
• 2 基础知识12-16
• 2.1 经典粗糙集理论基础知识12-13
• 2.2 模糊粗糙集理论基础知识13-16
• 3 模糊决策内积依赖度的属性约简16-29
• 3.1 模糊决策内积依赖度模型16-18
• 3.2 模糊决策内积依赖度定义及性质18-22
• 3.3 算法设计22-23
• 3.4 实验结果与分析23-28
• 3.5 本章小结28-29
• 4 基于模糊辨识矩阵的属性约简29-44
• 4.1 模糊辨识矩阵模型29-31
• 4.2 模糊辨识矩阵定义及定理31-38
• 4.3 算法设计38
• 4.4 实验结果与分析38-43
• 4.5 本章小结43-44
• 总结与展望44-46
• 参考文献46-50
• 发表论文情况50-51
• 致谢51-52

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 邱兆雷;范颖;王爱云;;粗糙集理论及进展[J];信息技术与信息化;2006年05期

2 徐伟华;张文修;;覆盖广义粗糙集的模糊性[J];模糊系统与数学;2006年06期

3 石杰;;粗糙集理论及其应用研究[J];科技信息;2008年33期

4 唐彬;;粗糙集理论和应用研究[J];内江科技;2008年03期

5 胡军;王国胤;;覆盖粗糙集的模糊度[J];重庆邮电大学学报(自然科学版);2009年04期

6 燕红文;康向平;张丽;;依赖空间与粗糙集理论[J];农业网络信息;2009年09期

7 林国平;;覆盖广义粗糙集与信任函数[J];漳州师范学院学报(自然科学版);2010年02期

8 王石平;祝峰;朱培勇;;基于抽象相关关系的粗糙集研究[J];南京大学学报(自然科学版);2010年05期

9 成新文;陈国超;李琦;;关于粗糙集的理论及应用研究[J];煤炭技术;2010年10期

10 林治;张璇;;粗糙集理论的应用探析[J];邢台职业技术学院学报;2011年03期

中国重要会议论文全文数据库 前10条

1 黎文航;陈善本;王兵;;粗糙集理论在焊接中的应用综述[A];第十一次全国焊接会议论文集（第2册）[C];2005年

2 尹宗成;;粗糙集理论在我国粮食产量预测中的应用[A];现代农业理论与实践——安徽现代农业博士科技论坛论文集[C];2007年

3 邹刚;滕书华;孙即祥;陈森林;敖永红;;一种粗糙集优化协同原型模式约简分类方法[A];第十四届全国信号处理学术年会(CCSP-2009)论文集[C];2009年

4 葛丽;傅彦;;粗糙集在科学数据属性约简中的应用[A];第二十一届中国数据库学术会议论文集（技术报告篇）[C];2004年

5 陈雪飞;;粗糙集分类中耦合数据的处理方法研究[A];2008年全国开放式分布与并行计算机学术会议论文集(上册)[C];2008年

6 肖健梅;芦晓明;王锡淮;;集装箱起重机防摇系统粗糙集控制[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年

7 王印松;冯康;;主汽温调节系统性能评价的粗糙集实现方法[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年

8 王红萍;万程亮;金彦丰;;应用粗糙集理论的对抗效果权重确定方法[A];2009’中国西部地区声学学术交流会论文集[C];2009年

9 王莉;周献中;;一种基于粗糙集的模糊神经网络模型在钢材力学性能预测中的研究[A];2009年中国智能自动化会议论文集（第二分册）[C];2009年

10 卓明;王丽珍;谭旭;;基于粗糙集近似集扩展的规则提取算法[A];第十七届全国数据库学术会议论文集（技术报告篇）[C];2000年

中国博士学位论文全文数据库 前10条

1 马希骜;概率粗糙集属性约简理论及方法研究[D];西南交通大学;2014年

2 唐孝;基于粗糙集的知识发现方法及其在ECG信号识别中的应用[D];电子科技大学;2015年

3 曾凯;邻域粒化粗糙计算的关键技术研究与应用[D];电子科技大学;2015年

4 鲍忠奎;面向不确定信息系统的粗糙集扩展模型研究[D];合肥工业大学;2015年

5 薛佩军;正负域覆盖广义粗糙集与知识粗传播研究[D];山东大学;2007年

6 孔芝;粗糙集理论若干问题的研究与应用[D];东北大学;2009年

7 秦中广;基于粗糙集的交叉研究及其在中医诊断的应用[D];华南理工大学;2002年

8 刘少辉;知识发现中粗糙集理论的研究[D];中国科学院研究生院（计算技术研究所）;2003年

9 邓大勇;基于粗糙集的数据约简及粗糙集扩展模型的研究[D];北京交通大学;2007年

10 孙英娟;基于粗糙集的分类方法研究[D];吉林大学;2011年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 江飞;粗糙集神经网络故障诊断方法研究[D];西安石油大学;2015年

2 何理荣;粗糙集理论在银行信贷风险评估中的应用研究[D];华南理工大学;2015年

3 张德齐;基于粗糙集理论的电机故障诊断方法研究[D];渤海大学;2015年

4 杨礼;基于粗糙集的公路交通安全预警研究[D];西南交通大学;2015年

5 聂萌瑶;基于泛系串并模型的粗糙集概念扩展与拓扑空间[D];兰州大学;2015年

6 徐鹏;基于粗糙集的建筑起重机械安全精细化评价研究[D];西安建筑科技大学;2015年

7 孙宇航;粗糙集属性约简方法在医疗诊断中的应用研究[D];苏州大学;2015年

8 张曼;基于粗糙集和包含度的聚类分类算法研究[D];青岛理工大学;2015年

9 车世远;基于群搜索优化粗糙集的脑科学数据研究[D];大连海事大学;2015年

10 林哲;基于粗糙集的马田系统研究及其在银行直接营销客户分类中的应用[D];南京理工大学;2015年

  本文关键词：基于模糊内积依赖度及辨识矩阵的属性约简，由笔耕文化传播整理发布。

，

本文编号：384580