粗糙集的知识约简研究

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1、华中科技大学博士学位论文粗糙集的知识约简研究姓名:裴小兵申请学位级别:博士专业:计算机软件与理论指导教师:王元珍20060427和可能约简算法,并通过实验证明了算法的高效性;为了弥补不相容决策系统最优属性约简算法研究成果的匮乏,给出了最大分布约简、分布约简和可能约简的等价定义,在此基础上给出了属性重要性度量,提出了最优最大分布约简、分布约简和可能约简的启发式算法,并证明了算法是有效的。为了提高现有决策规则获取算法的效率,采取一边计算构成等价类的相对分明函数的合取范式,一边通过该合取范式与已有的规则集计算出新的规则集,提出了一种改进的决策规则获取算法,并证明了改进的合理性

2、。以上述提出的知识约简算法为基础,设计了基于知识约简的知识发现工具。关键词:粗糙集,不相容决策系统,知识约简,决策规则,分明矩阵IIAbstractTheroughsetcommunity,whichisanexcellentdataanalysistooltohandleuncertaininformation,suchasimprecise,inconsistent,incompleteandsoon,isoneofthehardestfields.Ithasreceivedmuchattentionoftheresearchersaroundtheworld.Ro

3、ughsetcommunityhasbeenappliedtomanyareassuccessfullyincludingpatternrecognition,machinelearning,decisionsupport,knowledgediscovery,faultdiagnosis,forecastmodelingandsoon.Knowledgereductionisoneofthebasiccontentsinroughsetcommunity,keytechnologyofroughsetcommunityappliedandimportantresear

4、chcontentsinknowledgediscovery,becomingoneofthehottestresearchfields.Efficientandeffectivealgorithmsforknowledgereductionarethefoundationofroughsetcommunityapplied,alsotheguaranteeofroughsetcommunityappliedonalargescale.Surroundingthethreekeyproblemsofknowledgereduction,i.e.attributeredu

5、ction,decisionruleminingandtheknowledgediscoverytoolbasedonknowledgereduction,thefollowingfiveworkshavebeendone:attributereductionininformationsystem,attributereductioninconsistentdecisionsystem,attributereductionininconsistentdecisionsystem,decisionruleminingandknowledgediscoverytoolbas

6、edonknowledgereduction.Skowron’sdiscerniblematrixmethodisoneofimportconceptsinroughsetscommunity,itrequirethesetofdatamustbecentralized.Manyresultshavebeenobtainedbasedonit,butthereisnomoreresearchonit-self.Therefore,theconceptsofextendeddiscenibilitymatrixandextendeddiscernibilityfuncti

7、onareintroduced,fromwhichSkowron’sdiscerniblematrixmethodisextended,calledextendeddiscenibilitymatrixmethod.Inordertoovercomethedrawbacksoftheexistingalgorithmsininefficientandinadaptablethecaseofincreaseobject.Therelationshipbetweenincreaseofobjectsandattributereductions

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