粗糙集理论中的属性约简方法研究(1)

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1、西华大学硕士学位论文粗糙集理论中的属性约简方法研究计算机软件与理论专业研究生陈洪华指导老师裴峥随着信息化时代的到来，数据的存储、获取和产生都变得非常容易，人们轻而易举就可以获得容量达GB甚至TB的数据，并且这些数据每天都还在不断地增长中。但这是否意味着拥有了足够的知识了呢?不是，我们虽然拥有了海量的数据，其实对知识知之不多，大量的数据通常被描述为“数据丰富，但知识贫乏”。面对如此巨大的数据资源，人们迫切需要一类工具和方法，以便能够从迅速增长的、杂乱无章的数据资源中提取出人们感兴趣的、有用的知识，从而帮助人们在

2、生产、生活的各个领域科学地进行各种决策。上个世纪50年代以后，人们尝试着用各种方法发现知识，比如神经网络方法、统计学习方法、遗传算法、支持向量机方法等，但这些方法得到的知识是一些隐性知识，不能被人们很好地直接理解。粗糙集理论(Roughsetstheory)是波兰数学家Z．Pawlak于上个世纪八十年代初期提出的一套处理不完整、不精确数据的数学工具。它不需要专家的知识，也不需要设置专门的机构为原有的数据提供更多的解释；它可以直接从原有知识出发，得出具有同等表达能力的新信息系统。更为重要的是利用它所得到的知识是

3、人们可以理解的关联规则，这些关联规则符合人类的经验，更适合在管理决策中应用。尽管粗糙集理论已成功地应用在许多商业用途中，也能够很好地处理不精确和不完备的数据，但是对粗糙集理论的研究还有一定的空间：例如如何将一般信息系统的约简方法扩展到决策信息系统，进而不协调的决策信息系统，如何将变精度粗糙集运用于更多的领域等等。本论文针对一般信息系统以及协调决策信息系统，提出一种新的属性约简(知识约简)方法，并针对不协调决策信息系统，提出一种得到其二元辨识矩阵的方法。西华大学硕士学位论文与粗糙集同一年提出的另一个重要理论就是

4、概念格(Conceptlattices)，概念格同样可以挖掘出一些人们可以理解的关联规则，这些规则同样符合人类的经验，同样适合在管理决策中应用。因此20多年来，粗糙集方法和概念格理论同样都得到了迅速的发展。对于一个形式背景，其概念是固定的。对于删除属性或对象等操作，其概念是变化的。本文不仅从数量上分析了形式背景变化前后概念变化的情况，而且分析了其变化的形式。旨在可以指导形式背景的动态分析。关键词：租糙集理论，属性约简，知识约简，蚁群算法，形式背景II西华大学硕士学位论文Studyofattributesred

5、uctioninRoughSetsTheoryComputerSoftware＆TheoryM．D．Candidate：HonghuaChenSupervisor：ZhengPdPeoplecarlobtain，storeanddealwithagreatdealofdatamoreeasilyintheinformationtimes，andthedataincreaseeveryday．Butdoesitmeanthatwehavehadenoughknowledge?Itdoesn’t．Although

6、wehaveeIlouglldata,wehavelittleknowledgefromthesedata．Wehavetoneedatoolormethodwhichcarlbeusedtodistillknowledgefromtheseincreasingandunordcrlydata．Thedistilledknowledgeshouldbeusefulandinterestingthatcanbeusedfurmakingdecisionsinproductionandlire．After50in

7、thelastcentury,peopletriedtoBilemanymethodssuchasneuraInetwork，statisticsstudy,andsupportvectormachineandsoontodiscoverknowledge．Buttheobtainedknowledgeislatentandcannotbeunderstoodwellbypeople．Roughsetstheoryisamathematictoolwhichisproposedin1982byZ．Pawlak

8、whoisamathematicianinPoland，andthistoolisusedtoprocesshalf-bakedandimprecisedata．Itneedn’texperts’knowledgeandreasonsfromspecialorgans；itcanbeusedtoobtainanewinformationsystemwhichequalstotheoriginalin