基于粗糙集的不完备信息系统的处理方法的研究

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1、暨南大学硕士学位论文题名（中英对照）：基于粗糙集的不完备信息系统的处理方法的研究ResearchonprocessingmethodofincompleteinformationsystembasedonRoughSet作者姓名：韩飞指导教师姓名及学位、职称：沈镇林教授级高级工程师学科、专业名称：计算机科学与技术计算机应用技术学位类型：科学学位论文提交日期：2016年6月论文答辩日期：2016年6月答辩委员会主席：汤庸教授论文评阅人：王会进黄翰学位授予单位和日期：暨南大学2016年6月独独独创创创性性性声声声明明明本人声明所呈交的学位论文是本

2、人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得暨南大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名：签字日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解暨南大学有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权暨南大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩

3、印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后适用本授权书）学位论文作者签名：导师签名：签字日期：年月日签字日期：年月日学位论文作者毕业后去向：工作单位：电话：通讯地址：邮编：摘要本文以粗糙集理论为工具，不完备信息系统为对象，知识的获取为目的，研究基于粗糙集理论对不完备信息系统进行知识获取的方法。具体内容包括不完备信息系统中粗糙集扩展模型的学习、缺失数据的填补和属性的约简。主要内容概括如下：（1）介绍了目前不完备信息系统中缺失数据填补的研究现状，对其中填补效果较好的ROUSTIDA算法进行了分析，在此基础上，提出了一种基于粗糙

4、集双聚类的缺失数据填补方法（MFBIB）。该方法利用双聚类的特性弱化了对象之间的容差关系，通过双聚类完美簇的平均平方残基为0，簇内的属性值波动一致的特点，对缺失数据进行填补。通过数学的分析，把寻找含有缺失值的最大完美簇的问题转化为求解缺失对象与其它对象之间的最大相似属性集的问题，进而以在相同的最大相似属性集下的缺失值的众数作为填补值。采用四组UCI数据集进行实验，实验结果表明MFBIB算法对比ROUSTIDA算法填补值平均更精确的比例是77.13%。（2）介绍了不完备信息系统中两种常见的属性约简算法，分别是基于区分矩阵和基于信息熵的属性约简算

5、法。总结了两种算法的特点后，结合MFBIB算法，提出一种基于树形结构的属性约简算法，该算法以树形结构存储对象属性集，利用双聚类的完美簇来区分对象之间的相容性，辨别不完备信息系统中的核属性，进而进行属性的约简，从而提高了运算效率。最后，通过实例分析，验证了算法的可行性。关键字：：：不完备信息系统：；缺失数据填补；双聚类；最大相似属性集；完美簇；属性约简；IAbstractThispaperusestheroughsettheoryastool,incompleteinformationsystemasobject,acquiringknowle

6、dgeaspurpose,forstudyingmethodwhichisbasedonroughsettheoryinincompleteinformationtoacquireknowledge.Specificcontentsincludelearningextendedroughsetmodel,fillingmissingdata,andreductionofattributesinincompleteinformationsystem.Themaincontentsaresummarizedasfollows:First,this

7、paperdescribesthecurrentstatusofresearchwhichtofillmissingdataintheincompleteinformationsystem,analyzingtheROUSTIDAalgorithmwhichisbettertofill.Onthisbasis,thispaperputsforwardafillingmethodwhichisbasedonroughsetBiclustering(MFBIB)aboutmissingdata.Thismethodfillsmissingdata

8、basedonthetheorythatthemeansquaredresidueofBiclusteringperfectclusteris0,andthevol