不完备模糊多目标信息系统中的知识约简与获取研究

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1、广西大学硕士学位论文不完备模糊多目标信息系统中的知识约简与获取研究姓名：刘金花申请学位级别：硕士专业：计算机应用指导教师：蒙祖强20090624不完备模糊多目标信息系统中的知识约简与获取研究摘要经典粗糙集理论是完备信息系统的数据分析与处理的重要工具之一。它是建立在等价关系的基础上和在分辨能力不变的条件下，对数据库中的数据进行属性和属性值约简，然后获取问题的决策规则。但是，建立在等价关系上的完备信息系统只是一种倾向理想化的系统，而在实际应用中常常会遇到条件属性值是丢失的数据，决策属性值是模糊的或不确定的情况，针对条件属性有丢失，决策属性个数多个且是模糊的信息系统，我们称之为不完备模糊

2、多目标(决策)信息系统(IncompleteandFuzzyMultipleObjective(Decision)InformationSystem，简称IFMOIS)，其中，目标又称决策。对它的研究具有重要的应用价值和现实意义。本文以不完备模糊多目标信息系统(IFMOIS)作为研究对象，以粗糙集理论和模糊集理论为工具，研究不完备模糊多目标(决策)信息系统的知识约简和获取方法。主要工作如下：(1)在不完备信息系统与模糊目标信息系统的基础上，补充了完备模糊多目标信息系统和完备模糊单目标信息系统的概念；研究基于相容关系、非对称相似关系下不完备模糊多目标信息系统中的知识约简问题。(2)研

3、究了不完备模糊多目标信息系统中基于相容关系、非对称相似关系粗糙集模型的性质，并对模型进行比较，结果发现非对称相似关系比相容关系粗糙集模型的严格。针对两种粗糙集模型的知识约简，提出了在不完备模糊多目标信息系统中基于相容关系下的p，∥)精度约简算法、基于非对称相似关系下的最大分布约简算法和基于分辨矩阵的近似分布协调(上下近似分布约简)算法，并以实例说明了有效性。此外，我们发现基于分辨矩阵的约简算法不一定适合所有的不完备模糊多决策信息系统的二元关系。(3)通过对基于相容关系和非对称相似关系不可分辨类的des描述，分别提出了两种二元关系下不完备模糊多决策系统的知识获取，并给出了相应的知识获

4、取算法，最后通过实例说明规则提取的方法。关键词：粗糙集不完备模糊多目标信息系统知识约简规则获取IIRESEARCHONKNoWLEDGEREDUCTIoNANDACQUISITIONINIFMOISABSTRACTClassicalPawlakroughsettheory,whosemainideaistodeducetherulesofclassificationordecision—makingbythewayoftheknowledgereductionintermsoftheequivalencerelationsandthesamecapabilityofclassifi

5、cation，isoneofimportanttoolsfordataanalysisanddealingwithcompleteinformationsystems．However,thecompleteinformationsystemwhichisthesamecapabilityofclassificationisonlyanidealsituation．Infact，asystemcanbeaffectbysomeproblemssuchasconditionalattributesmaybeincompleteormultipleobjectiveattributesm

6、ayappearambiguouscircumstances，whichiscalledtheIncomplete&FuzzyMultipleObjectives(Decision)InformationSystem(IFMOIS)．Thus，itisSOimportanttomakedeepresearchingontheIFMOIS)．ThispaperstudiedIFMOIS．InordertoresearchtheKnowledgeReductionandtheRuleAcquisitionoftheIFMOIS，theRoughSetTheoryandtheFuzzyS

7、etTheorywillbechoosedastoolsduringtheperiodoftheresearch．Theprimarycontributionsandinnovationpointasfollows．1．ThedefinRionsofCompleteFuzzyMultipleInformationSystemandtheCompleteFuzzySingleInformationSystemwereexplainedwhichbasedonoftheI