模糊粗糙单调数据挖掘算法及在污水处理中应用研究
发布时间：2021-06-03 19:32
随着社会发展的日益复杂化,信息的复杂化和海量化使得数据挖掘成为时代研究的一个主题,从而涌现出许多数据挖掘方法,而模糊和粗糙方法就是两个有力数据挖掘工具,粗糙集主要是通过属性的约简实现数据挖掘的功能,但由于它的主要数学基础是等价关系,所以在实际应用时受到许多限制,围绕等价关系,有些人提出相容关系、相邻关系、优势关系、模糊等价关系等拓展关系,同时不少人提出了许多属性约简的算法,但由于这些关系的局限性,还是经常存在数据的一致性问题、连续属性的离散化问题、受不完备数据影响的问题等。在这里,本文通过分析一些现象及以往数学定义的单调的局限性,认为世界是模糊单调的,结合模糊和粗糙的理论方法提出了模糊粗糙单调概念和关系,并提出一些数学模型,讨论了模糊单调关系的一些定义及粗糙性质,指出该关系与等价关系及以往的单调关系之间的关系,进行了相应的粗糙性质拓展。在模糊粗糙单调模型的基础上,结合序与映射的理论,提出区间划分的方法,并提出一些数据挖掘的算法,通过实验验证了算法的有效性,通过与其他属性约简算法的对比分析,体现了算法的优点。最后把模糊粗糙单调的方法和神经网络的方法结合应用。具体的创新点如下:（1）提出并...
【文章来源】：华南理工大学广东省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：144 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 数据挖掘和知识发现
1.1.1 数据挖掘和知识发现的概念
1.1.2 数据挖掘的步骤及任务类型
1.1.3 数据挖掘方法
1.1.4 数据挖掘的国内外状况
1.2 模糊集理论发展状况
1.3 粗糙集理论概述
1.3.1 粗糙集国内外发展现状
1.3.2 粗糙集模型研究现状
1.3.3 粗糙集有效算法研究
1.3.4 粗糙集应用研究
1.4 模糊和单调结合研究
1.5 污水处理现状与问题
1.5.1 污水处理现状
1.5.2 模糊和粗糙方法与污水处理
1.5.3 污水处理中存在的问题
1.6 本文的研究内容和组织结构
第二章 模糊和粗糙基础理论及模糊粗糙单调模型
2.1 模糊理论基础
2.2 集合相关理论基础
2.3 粗糙集理论基础
2.3.1 知识与知识库
2.3.2 粗糙集的基本定义及性质
2.3.3 知识约简及知识表达系统
2.4 模糊粗糙单调模型
2.4.1 模糊单调模型定义
2.4.2 模糊单调模型的粗糙定义及性质
2.5 模糊单调关系与等价关系之间的关系及性质
2.6 本章小结
第三章 两种模糊粗糙单调数据挖掘算法及在污水处理中应用
3.1 引言
3.2 序与单调映射
3.3 等距离区间划分方法
3.4 基于区间最小值的模糊粗糙单调数据挖掘算法
3.4.1 基于区间最小值的模糊单调依赖关系定义
3.4.2 模糊递增关系的参数及性质
3.4.3 基于区间最小值的模糊粗糙单调数据挖掘算法
3.4.4 算法的决策规则
3.5 基于区间平均值的模糊粗糙单调数据挖掘算法
3.5.1 基于区间平均值的模糊单调依赖关系定义
3.5.2 模糊递增关系的参数及性质
3.5.3 基于区间平均值的模糊粗糙单调数据挖掘算法
3.5.4 算法的决策规则
3.6 两种数据挖掘算法在污水处理中的应用
3.7 两种算法的讨论分析及与其他约简算法的比较
3.8 本章小结
第四章 基于包含度的模糊粗糙单调数据挖掘算法及在污水处理中应用
4.1 引言
4.2 包含度
4.3 基于包含度的模糊粗糙单调模型
4.3.1 单调及映射
4.3.2 模糊包含单调依赖关系定义及区间划分
4.3.3 模糊单调关系模型及其隶属函数定义
4.3.4 模糊包含单调模型参数性质
4.4 基于包含度的模糊粗糙单调数据挖掘算法及应用
4.4.1 模糊包含单调的数据挖掘算法
4.4.2 在污水处理中的应用
4.5 与其他属性约简算法的比较
4.6 本章小结
第五章 模糊粗糙单调和RBF 神经网络在污水处理中的结合应用
5.1 污水溶解氧的控制模型
5.1.1 溶解氧控制简介
5.1.2 溶解氧的过程模型
5.1.3 溶解氧的离散时间模型
5.1.4 溶解氧的设置点控制模型
5.2 RBF 神经网络溶解氧控制中应用
5.2.1 RBF 神经网络设计
5.2.2 基于遗传进化算法的RBF 神经网络优化
5.2.3 实验仿真
5.2.4 存在问题
5.3 模糊粗糙单调的RBF 神经网络在污水处理中应用
5.4 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 总结
6.2 展望
参考文献
攻读博士学位期间取得的研究成果
致谢
附件
【参考文献】：
期刊论文
[1]Adaptive neuro fuzzy inference system for classification of water quality status[J]. Han Yan,Zhihong Zou,Huiwen Wang School of Economics and Management,Beihang University,Beijing 100191,China. Journal of Environmental Sciences. 2010(12)
[2]生物脱氮除磷活性污泥系统复合模拟方法[J]. 韦安磊,曾光明,黄国和,梁婕,李晓东. 环境工程学报. 2010(11)
[3]RBF神经网络的结构动态优化设计[J]. 乔俊飞,韩红桂. 自动化学报. 2010(06)
[4]基于人工免疫和ICA的污水进水水质LS-SVM分类[J]. 杨红,高月芳,罗飞. 自动化与仪表. 2010(06)
[5]DCS模糊控制的污水处理系统研究[J]. 陆绮荣,黄福彦,韩东升. 自动化与仪表. 2010(03)
[6]模糊粗糙集在污水处理过程中的应用[J]. 许玉格,罗飞,余仁辉. 自动化与仪表. 2010(02)
[7]基于BP人工神经网络的生化处理水水质预测[J]. RI Son-il,侯德刚,张振家,周伟丽,迟莉娜,CHOE Won-il. 现代化工. 2009(12)
[8]模糊粗集理论在污水参数软测量中的应用[J]. 余仁辉,罗飞,陈伟斌,许玉格. 自动化与仪表. 2009(10)
[9]污水生化处理过程中溶解氧的非线性控制[J]. 张平,王宏,苑明哲. 仪器仪表学报. 2008(02)
[10]改进支持向量机对污水处理厂运行状况的故障诊断[J]. 李晓东,曾光明,蒋茹,李峰,石林,梁婕,韦安磊,黄国和. 湖南大学学报(自然科学版). 2007(12)
博士论文
[1]模糊粗糙集模型的若干拓展[D]. 黄正华.武汉大学 2010
[2]模糊神经网络的性能及其学习算法研究[D]. 何春梅.南京理工大学 2010
[3]模糊分析中的若干问题及与粗糙集理论的结合研究[D]. 邱东.电子科技大学 2009
[4]混合数据知识发现的粗糙计算模型和算法[D]. 胡清华.哈尔滨工业大学 2008
[5]基于粗糙集理论的知识发现方法研究[D]. 贾平.浙江大学 2008
[6]基于粗糙集的决策表知识约简研究[D]. 黄国顺.华中科技大学 2007
[7]基于粗糙集的知识发现方法研究[D]. 孙成敏.吉林大学 2006
[8]数据挖掘的建模及在生物信息学中的应用研究[D]. 沈红斌.上海交通大学 2006
[9]模糊神经网络的学习收敛性与阈值可去性[D]. 杨洁.大连理工大学 2006
[10]基于粗糙集理论的决策信息系统知识获取研究[D]. 瞿彬彬.华中科技大学 2006
本文编号：3211117
【文章来源】：华南理工大学广东省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：144 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 数据挖掘和知识发现
1.1.1 数据挖掘和知识发现的概念
1.1.2 数据挖掘的步骤及任务类型
1.1.3 数据挖掘方法
1.1.4 数据挖掘的国内外状况
1.2 模糊集理论发展状况
1.3 粗糙集理论概述
1.3.1 粗糙集国内外发展现状
1.3.2 粗糙集模型研究现状
1.3.3 粗糙集有效算法研究
1.3.4 粗糙集应用研究
1.4 模糊和单调结合研究
1.5 污水处理现状与问题
1.5.1 污水处理现状
1.5.2 模糊和粗糙方法与污水处理
1.5.3 污水处理中存在的问题
1.6 本文的研究内容和组织结构
第二章 模糊和粗糙基础理论及模糊粗糙单调模型
2.1 模糊理论基础
2.2 集合相关理论基础
2.3 粗糙集理论基础
2.3.1 知识与知识库
2.3.2 粗糙集的基本定义及性质
2.3.3 知识约简及知识表达系统
2.4 模糊粗糙单调模型
2.4.1 模糊单调模型定义
2.4.2 模糊单调模型的粗糙定义及性质
2.5 模糊单调关系与等价关系之间的关系及性质
2.6 本章小结
第三章 两种模糊粗糙单调数据挖掘算法及在污水处理中应用
3.1 引言
3.2 序与单调映射
3.3 等距离区间划分方法
3.4 基于区间最小值的模糊粗糙单调数据挖掘算法
3.4.1 基于区间最小值的模糊单调依赖关系定义
3.4.2 模糊递增关系的参数及性质
3.4.3 基于区间最小值的模糊粗糙单调数据挖掘算法
3.4.4 算法的决策规则
3.5 基于区间平均值的模糊粗糙单调数据挖掘算法
3.5.1 基于区间平均值的模糊单调依赖关系定义
3.5.2 模糊递增关系的参数及性质
3.5.3 基于区间平均值的模糊粗糙单调数据挖掘算法
3.5.4 算法的决策规则
3.6 两种数据挖掘算法在污水处理中的应用
3.7 两种算法的讨论分析及与其他约简算法的比较
3.8 本章小结
第四章 基于包含度的模糊粗糙单调数据挖掘算法及在污水处理中应用
4.1 引言
4.2 包含度
4.3 基于包含度的模糊粗糙单调模型
4.3.1 单调及映射
4.3.2 模糊包含单调依赖关系定义及区间划分
4.3.3 模糊单调关系模型及其隶属函数定义
4.3.4 模糊包含单调模型参数性质
4.4 基于包含度的模糊粗糙单调数据挖掘算法及应用
4.4.1 模糊包含单调的数据挖掘算法
4.4.2 在污水处理中的应用
4.5 与其他属性约简算法的比较
4.6 本章小结
第五章 模糊粗糙单调和RBF 神经网络在污水处理中的结合应用
5.1 污水溶解氧的控制模型
5.1.1 溶解氧控制简介
5.1.2 溶解氧的过程模型
5.1.3 溶解氧的离散时间模型
5.1.4 溶解氧的设置点控制模型
5.2 RBF 神经网络溶解氧控制中应用
5.2.1 RBF 神经网络设计
5.2.2 基于遗传进化算法的RBF 神经网络优化
5.2.3 实验仿真
5.2.4 存在问题
5.3 模糊粗糙单调的RBF 神经网络在污水处理中应用
5.4 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 总结
6.2 展望
参考文献
攻读博士学位期间取得的研究成果
致谢
附件
【参考文献】：
期刊论文
[1]Adaptive neuro fuzzy inference system for classification of water quality status[J]. Han Yan,Zhihong Zou,Huiwen Wang School of Economics and Management,Beihang University,Beijing 100191,China. Journal of Environmental Sciences. 2010(12)
[2]生物脱氮除磷活性污泥系统复合模拟方法[J]. 韦安磊,曾光明,黄国和,梁婕,李晓东. 环境工程学报. 2010(11)
[3]RBF神经网络的结构动态优化设计[J]. 乔俊飞,韩红桂. 自动化学报. 2010(06)
[4]基于人工免疫和ICA的污水进水水质LS-SVM分类[J]. 杨红,高月芳,罗飞. 自动化与仪表. 2010(06)
[5]DCS模糊控制的污水处理系统研究[J]. 陆绮荣,黄福彦,韩东升. 自动化与仪表. 2010(03)
[6]模糊粗糙集在污水处理过程中的应用[J]. 许玉格,罗飞,余仁辉. 自动化与仪表. 2010(02)
[7]基于BP人工神经网络的生化处理水水质预测[J]. RI Son-il,侯德刚,张振家,周伟丽,迟莉娜,CHOE Won-il. 现代化工. 2009(12)
[8]模糊粗集理论在污水参数软测量中的应用[J]. 余仁辉,罗飞,陈伟斌,许玉格. 自动化与仪表. 2009(10)
[9]污水生化处理过程中溶解氧的非线性控制[J]. 张平,王宏,苑明哲. 仪器仪表学报. 2008(02)
[10]改进支持向量机对污水处理厂运行状况的故障诊断[J]. 李晓东,曾光明,蒋茹,李峰,石林,梁婕,韦安磊,黄国和. 湖南大学学报(自然科学版). 2007(12)
博士论文
[1]模糊粗糙集模型的若干拓展[D]. 黄正华.武汉大学 2010
[2]模糊神经网络的性能及其学习算法研究[D]. 何春梅.南京理工大学 2010
[3]模糊分析中的若干问题及与粗糙集理论的结合研究[D]. 邱东.电子科技大学 2009
[4]混合数据知识发现的粗糙计算模型和算法[D]. 胡清华.哈尔滨工业大学 2008
[5]基于粗糙集理论的知识发现方法研究[D]. 贾平.浙江大学 2008
[6]基于粗糙集的决策表知识约简研究[D]. 黄国顺.华中科技大学 2007
[7]基于粗糙集的知识发现方法研究[D]. 孙成敏.吉林大学 2006
[8]数据挖掘的建模及在生物信息学中的应用研究[D]. 沈红斌.上海交通大学 2006
[9]模糊神经网络的学习收敛性与阈值可去性[D]. 杨洁.大连理工大学 2006
[10]基于粗糙集理论的决策信息系统知识获取研究[D]. 瞿彬彬.华中科技大学 2006
本文编号：3211117
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