知识获取中的rough+sets理论及其应用研究

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1、浙江人学博士学位论文摘要Pawlak提出的粗糙集(RoughSets，简称RS)理论是处理知识，特别是不精确、不相容知识的一种新的数学工具。该理论对知识给出了形式化的定义，使得对知识能够进行有效的分析和操作。此外，RS理论还提供了一套从数据中自动获取知识的工具，即知识约简。目前，RS理论正在被广泛应用于人工智能、模式识别等很多领域。基于粗糙集理论的特点，将其应用于知识获取领域，可支持知识获取的多个步骤，如数据预处理、数据约简、规则生成、数据依赖关系获取等。全文主要内容如下：第一章主要是粗糙集理论综述，包括以下四部分：粗糙集理论的基本概念：粗糙集

2、理论区别于其它智能理论的特点；粗糙集理论比较常用的应用软件：粗糙集理论的研究方向，包括理论研究和应用研究。然后对知识获取进行了概述，最后介绍了论文研究的内容和论文结构。第二章在引入知识信息熵及互信息概念的基础上，详细讨论了粗糙集理论中知识粗糙性与信息之间的关系，从信息的角度对知识粗糙性给出了定量的刻划。然后从信息的角度对粗糙集理论的主要概念给出了新的表示，我们称之为信息表示，并且对其直观含义和合理性进行了说明。第三章提出了基于粗糙集理论的信息系统属性重要性评价方法。利用粗糙集理论中的下近似和上近似概念定义一个评定参数a。(X)，并由此参数的大小

3、判断系统属性的重要性。与现有的评价系统参数方法相比，基于粗糙集理论的方法能得到关于系统更多的信息。第四章首先介绍了信息系统属性离散化的意义、步骤、分类和几种现有的方法。然后利用决策表相容性的反馈信息，提出了一种领域独立的连续属性划分的算法。最后将该算法与目前已有的几种方法做了比较分析，得到了令人满意的结果。第五章研究了信息系统的约简算法。首先研究了用粗糙集理论对实值信息系统属性进行约简的方法，通过对离散化方法与属性约简的关系进行研究，提出了实值属性离散化的一种自动确定属性类别的方法，并结合粗糙集理论给出了对实值属性信息系统约简的算法；然后结合概

4、率方法对模糊集进行了研究，并利用相V摘要关的研究结果结合粗糙集理论给出了针对模糊属性信息系统的规则约简方法；接着将关联规则挖掘和粗糙集理论结合起来，引入关联规则中的支持度概念，提出了RSVR值约简算法；最后分别用数据库对以上算法进行了验证。第六章首先介绍了信息融合技术的现状、研究方向和存在的问题。然后将粗糙集理论引入多传感器信息融合领域，剥用它处理数据的超强能力来融合传感器信息，以提高融合速度，增强系统的决策能力。第七章对全文所做的工作进行了总结，并对未来可能的研究方向和内容做了初步探讨与展望。关键词：RoughSets理论(RST)，知识获取

5、，知识粗糙性，属性重要性评价，属性离散化，规则约简，值约简，信息融合浙江大学博士学位论文ABSTRACTRoughSets(RS)theory,introducedbyPawlakZ．，isanewmathematicaltooltodealwithknowledge，particularlywhenknowledgeisimpreciseorinconsistent．TheRStheorygivesaformaldefinitionofknowledgeSOthattheknowledgecanbeanalyzedandmanipulated

6、effectively．Thistheoryalsoprovidesasuitoftools，i．e．reductionofknowledge，toacquireknowledgefromdataautomatically．Recently,theRStheoryiswidelybeingusedinmanyareas，suchasartificialintelligence，pattemrecognitionetc．BasedonthecharactersofRStheory,itCanbeusedinknowledgeacquisition

7、tosupportsuchstepsasdatapretreatment，datareduction，rulegenerationandacquisitionofdatadependencies．Thedetailswerestudiedasfollows：Inchapterone：ThesummarizationofRStheorywasintroducedfirstly,whichincludedfourparts：basicconceptsofRStheory,charactersofRStheory,applicationsoftwar

8、ecommonlyusedinRStheoryandresearchfieldsofRStheoryincludingtheoreticalandap