基于粗糙集的多粒度知识获取方法研究

发布时间：2017-09-23 20:02

  本文关键词：基于粗糙集的多粒度知识获取方法研究

  更多相关文章： 粗糙集 多粒度 属性约简 规则提取 属性核

【摘要】：二十世纪以来,我们已经逐步迈入了大数据(Big Data)时代。大数据的热潮促使我们对数据分析与知识获取的需求越来越迫切。粗糙集(Rough Sets)理论作为一种不需先验知识,就可以对已有的数据进行分析与提取的数学工具,具有重大的研究价值。基于粗糙集的粒计算模型,可以从多粒度的方向模拟人类的思维来分析、解决粗糙集研究过程中遇到的问题。其中,粗糙集的知识获取包括划分与属性核的求解、属性约简、规则提取等内容,一直都是研究者关注和研究的热点问题。本文在基于粗糙集的多粒度模型,主要开展了以下几方面的研究内容:1)不分明关系是粗糙集的一个重要概念,它直接形成了条件属性对论域的等价划分。本文首先提出了一种快速计算条件属性对论域划分的算法。主要是对所有条件属性赋值,并通过求和把多个属性转化为一个属性层,再判断数值和是否重复即可得出是否属于同一个划分。然后,在计算条件属性对论域划分的基础上,提出了一种快速计算属性核的算法。该算法主要是通过补信息系统进行计算,无论信息系统是否一致,始终保持一致的高效性。并通过实例阐明了算法的具体步骤,最后通过对比实验对算法进行了验证。2)在上述算法的基础上,提出了一种启发式的属性约简的算法。该算法主要是用近似集与知识粒度两方面对约简进行度量,并以正区域与负区域的区分率来作为启发式信息,选取区分率最大的对应条件属性加入属性核进行求解。3)在计算条件属性对论域划分的基础上,根据粒计算的模拟人类思想与行为的能力,以及粒度的变化,提出了多粒度的规则提取算法。该算法主要通过标记的方法从正面直接选取规则,在保证正确率与覆盖率的前提下,使规则数与规则的平均长度尽可能优化。最后通过实例和实验对算法进行了验证。
【关键词】：粗糙集 多粒度 属性约简 规则提取 属性核
【学位授予单位】：重庆邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP18
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-10
• 第1章 引言10-17
• 1.1 选题背景及意义10-12
• 1.2 研究现状12-15
• 1.2.1 粗糙集研究现状12-14
• 1.2.2 粒计算研究现状14-15
• 1.3 主要研究内容15-16
• 1.4 组织机构16-17
• 第2章 粗糙集与粒计算基础知识17-24
• 2.1 粗糙集基础知识17-19
• 2.2 粒计算基础知识19-23
• 2.2.1 粒计算的组成19-20
• 2.2.2 粒计算的基本问题20
• 2.2.3 知识的粒化20-21
• 2.2.4 粒计算的知识空间21-23
• 2.3 本章小结23-24
• 第3章 基于粗糙集的划分与属性核求解24-38
• 3.1 基本概念25-26
• 3.2 划分求解26-30
• 3.2.1 属性粒与属性层26
• 3.2.2 相关定义和原理26-29
• 3.2.3 算法步骤29-30
• 3.3 属性核求解30-33
• 3.3.1 属性层的分解30-31
• 3.3.2 相关定义和原理31-32
• 3.3.3 算法步骤32-33
• 3.4 实例与实验33-36
• 3.4.1 算法举例33-35
• 3.4.2 实验分析35-36
• 3.5 本章小结36-38
• 第4章 多粒度的知识获取38-52
• 4.1 知识获取38
• 4.2 属性约简算法38-42
• 4.2.1 相关定义38-40
• 4.2.2 算法步骤40-41
• 4.2.3 实验分析41-42
• 4.3 多粒度的规则提取算法42-51
• 4.3.1 相关定义42-45
• 4.3.2 问题引入45-46
• 4.3.3 算法描述46-49
• 4.3.4 算法举例49-50
• 4.3.5 实验分析50-51
• 4.4 本章小结51-52
• 第5章 结束语52-54
• 5.1 主要工作与创新点52-53
• 5.2 后续研究工作53-54
• 参考文献54-59
• 致谢59-60
• 攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果60

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号：907172