基于粗糙集理论的不确定信息处理与知识获取方法研究

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1、西南交通大学博士学位论文基于粗糙集理论的不确定信息处理与知识获取方法研究姓名：冯林申请学位级别：博士专业：计算机应用技术指导教师：王国胤20081201第lf页西南交通大学博士研究生学位论文(2)构建了粗糙集理论与Vague集理论相结合的VagueRough集模型及RoughVague集模型。Vague集理论是对模糊集理论的扩充，是当前模糊信息处理研究的热点问题之一。本文研究了利用Vague集理论扩充Rough集理论的方法：首先，把Pawlak近似空间对经典集合的近似扩充到对Vague集合的近似，构建了VagueRough集模型；其次，用Vague关系扩充P

2、awlak近似空间中的等价关系，构建了RoughVague集模型，并分析得到了这2种模型的代数性质。(3)提出了Vague决策信息系统及Vague目标信息系统中的属性约简及其知识获取方法。基于VagueRough集及RoughVague集分别对Vague决策信息系统(VagueDecisionInformationSystems，VDIS)及Vague目标信息系统(VagueObjectiveInformationSystems，VOIS)中的上、下近似集的表示方法进行了定义，并提出了VDIS与VOIS中属性约简的概念及分明矩阵的计算方法；以此为基础，提出了

3、VDIS与VOIS中的属性约简及知识获取方法。(4)提出了连续值属性决策信息系统中的属性约简及知识获取方法。经典粗糙集理论处理连续值属性决策信息系统时，首先必须对连续值属性进行离散化处理，这会造成一定的信息损失。本文对这一问题进行了研究：首先，把Pawlak决策信息系统中的近似分类质量的表示方法扩充到连续值属性决策信息系统中；其次，针对连续数据的特点，给出了连续值属性重要性的度量方法；以属性重要性为启发式信息，提出了连续值属性决策信息系统的属性约简方法，这些理论和方法不需要对连续值属性作离散化处理：最后，用聚类代替Pawlak粗糙集理论中的等价类，提出了连续

4、值属性决策信息系统中的知识获取方法。实验结果表明，这些理论与方法能够较好地适用于连续值属性决策信息系统中的知识获取，并具有较好的性能。关键词：数据挖掘；知识获取；粗糙集；属性约简；Vague集西南交通大学博士研究生学位论文第1II页AbstractWiththeexplosivegrowthofthecomputertechniquesandIntemet，dataandinformationhavebeengeneratedveryrapidly．Thisexpansivegoshofdataleadstoarequirementofthedevelopm

5、entofmorepowerfultechniquestoconvertthehugeandmessdataintovaluableinformationandknowledge．Itisachallengeforthestudyofintelligentinformationprocessing．Thus，dataminingbecomesoneofthekeyresearchfieldsinartificialintelligence．Amongmanymethodsofdatamining，roughsettheoryisaneffectivemeth

6、odforhandlingcomplexsystemsbecauseit'ssignificantadvantageofnotrequiringanypriorknowledgeexceptdatasetscomparedwithsomeothertheorieslikeprobabilitytheory，fuzzysetandevidencetheory,etc．Ithasbeenappliedsuccessfullyinmanydomainssuchaspattemrecognition，intelligentcontrol，medicaldataana

7、lysis，faultdiagnosisandSOon．However，therearestillsomeimportantproblemsofroughsettheorytobeaddressedasamethodfordatamining．Forexample，nomechanismtohandletheuncertaintyorimpreciseoforiginaldata，highcomplexityforprocessinghugedatasetsandlowperformanceonprocessingdecisiontableswithcont

8、inuousvalueattributes．Itis