不完备多粒度序决策系统的知识获取

发布时间：2017-09-19 12:32

  本文关键词：不完备多粒度序决策系统的知识获取

  更多相关文章： 粗糙集 粒计算 信息系统 不完备多粒度序决策系统 数据挖掘

【摘要】：随着互联网的普及,大数据时代的到来,数据挖掘方法的研究显得极其重要。粗糙集理论作为数据挖掘的一种重要的数学方法,能处理不完备、不精确以及不协调的数据,已经被成功地应用到专家系统、机器学习、模式识别、决策分析、过程控制、数据库知识发现等人工智能领域,特别地,也应用于农业信息等方面的数据处理,因此受到许多研究学者的关注。粒计算是知识表示和数据挖掘的一个重要方法。它模拟人类思考模式,以粒为基本计算单位,以处理大规模复杂数据和信息等建立有效的计算模型为目标。而基于粗糙集理论与粒计算相结合的数据挖掘方法更是成为研究的热点。传统的粗糙集理论是以单粒度的、完备的信息系统为主要的操作对象。而在现实应用中,一方面,很多数据由于某些原因往往是不完备或不完整的,另一方面,人们要根据对象的属性值的优势关系对数据对象进行排序,并且还要在不同的尺度空间下对同一对象在同一属性下进行观察并作出决策,而传统的粗糙集理论与模型对于这些特殊的信息系统的数据挖掘不适用。因此研究新的粗糙集扩展模型,对处理这些特定的信息系统有着积极的意义。本文我们从粒计算的角度出发,针对多粒度不完备的数据排序的知识表示问题,研究不完备多粒度序信息系统(或决策系统)的知识获取。首先,介绍了不完备多粒度序信息系统的概念,并讨论了不完备多粒度序信息系统中的粗糙近似和属性约简问题。其次,提出了不完备多粒度序决策系统的概念,并基于它的条件属性集和决策属性定义了两个优势关系,在不完备多粒度序决策系统引入了辨识矩阵的概念,并对不完备多粒度序决策系统进行属性约简。最后,在不完备多粒度序决策系统中给出了在不同粒度层面下的决策规则提取方法。
【关键词】：粗糙集 粒计算 信息系统 不完备多粒度序决策系统 数据挖掘
【学位授予单位】：浙江海洋学院
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP18;TP311.13
【目录】：

• 摘要8-9
• ABSTRACT9-12
• 第一章 引言12-17
• 1.1 本课题的研究意义及背景12-14
• 1.2 本课题相关领域的研究现状14-16
• 1.3 本文主要工作内容16-17
• 第二章 粗糙集理论的基本概念与序信息系统17-24
• 2.1 粗糙集理论的基本概念17-19
• 2.2 不完备序信息系统19-21
• 2.3 不完备序决策系统21-24
• 第三章 不完备多粒度序信息系统的属性约简24-33
• 3.1 不完备多粒度序信息系统24-27
• 3.2 不完备多粒度序信息系统的属性约简27-33
• 第四章 不完备多粒度序决策系统的知识获取33-45
• 4.1 不完备多粒度序决策系统33-38
• 4.2 不完备多粒度序决策系统的协调集与约简38-39
• 4.3 不完备多粒度序决策系统的辨识矩阵39-40
• 4.4 不完备多粒度序决策系统的规则提取40-45
• 第五章 结论45-46
• 参考文献46-50
• 致谢50-51
• 在读期间发表的学术论文及研究成果51

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本文编号：881667