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时间:2019-03-17
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1、:分类编号:单位代码10167密级:学号:2013100023输藻欠聲硕±学位论女'r#?论文题目:基于模糊内积依赖度及辨巧矩阵的属性约简*AttribWeReductionBasedonfuzzyInnerProductDependenceandDiscern化ilityMatrix々作者姓名:邱玉颖民指导教师:王长忠教授专业名称:应用敌学研究方向;数据挖掘—学院年级:数理学院2013级2016完成日期:年6月'i二
2、潮海大学研究生学院’:叢訂革"飞?晕卓軍原创性声明本人郑重承诺:所呈交的硕±学位论文是本人在导师指导下进行的研充工作和取得,的研究成果,除。尽我所知了文中己经注明引用的内容外本论文不包當其他个人或集体己经发表或撰写过的研巧成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均己在文中明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。论文作者签名;曰期:年月曰i关于硕±论文使用授枚的说明学位论文作者完全了解潮海大学有关保留、使用学位论文的规定:,目P研巧生在校攻读学位期间进行论文工作的知识产权单位属于潮海
3、大学。潮海大学有权保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和磁盘,允许学位论文彼查阅和借阅。本文作者授权潮海大学可公布学位论文的全部或部分内容,可iU每学位论文的全部或部分内容编入有关数据库并进行检索,可W采用影印、缩印、扫描或其它复制手段保存、汇编学位论文(保密的学位论文在解密后遵守此规定)。虹保密□,在年解密后适用本授权书。公屋午"不保密呀^适用本授权书。V"(请在□内打)洽文作者签名:指导教师签名二支^/"曰期:7/年/月^曰曰期:分/年^月V曰基于模糊内积依赖度及辨识矩阵的属性约简摘要
4、经典粗糙集理论是由PawlakZ在1982年创立的,由此建立了一种新的用于处理一些不确定性信息的数学工具——经典粗糙集模型。粗糙集理论在处理大容量数据信息方面优于概率论、模糊集理论。粗糙集理论在人工智能、决策分析等领域得到较为成功的应用。本文总体思想是通过分析经典模糊粗糙集依赖度函数的不足,构造了模糊内积依赖度和模糊辨识矩阵属性约简模型,并对所构造的模型进行了数据分析和试验分析。本文主要工作如下:1.首先,分析经典模糊粗糙集依赖度函数的不足,在原有的模糊粗糙集知识的基础上,定义了基于距离函数的模糊粗糙集的上下近似集合,构造了模糊决策的内积依赖度
5、函数,研究了其单调性质,并设计了基于模糊决策内积依赖度属性约简的算法。通过实验分析说明该算法的合理性和有效性。2.其次,简单介绍邻域粗糙集辨识矩阵基础知识,并分析依赖度函数的不足,在此基础上构建新的模糊辨识矩阵模型,引入新的辨识度,并提出新的基于模糊辨识矩阵的属性约简算法。通过实验证实该算法能找到更小的、更有效的特征子集,说明它是可行的。[关键词]:模糊集;相似性;距离函数;模糊决策内积依赖度;辨识矩阵IATTRIBUTEREDUCTIONBASEDONFUZZYINNERPRODUCTDEPENDENCEANDDISCERNIBILITYMA
6、TRIXABSTRACTAsanewmathematicaltool,theclassicalroughsetmodelismainlyusedtodealwithuncertaintyinformation,thetheoryofdataanalysis,whichwasfoundedin1982byPolandscientistZPawlak.Theyareverypowerfulindealingwithlargecapacitydata.Roughsettheoryisveryimportant,veryvaluabletheoreti
7、calknowledge.Roughsetnotonlyestablishesastrictmathematicalmodel,itisappliedindatamining,artificialintelligence,decisionanalysisandotherfields.Thegeneralideaofthispaperistoanalyzetheproblemoftheclassicalfuzzyroughsetdependencefunction.Basedontheknowledgeoftheoriginalfuzzyroug
8、hset,thefuzzyproductdependencyandfuzzydiscernibilitymatrixattributereductio
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