| 【中文题名】 | 粗糙集与Vague集的理论及应用研究 |
| 【英文题名】 | Theory and Application Research on Rough Sets and Vague Sets |
| 【学科专业】 | 计算机应用技术 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2006-8-2 |
| 【中关键词】 | 粗糙集,Vague集,粗糙Vague集,知识约简,模糊熵, |
| 【英关键词】 | rough set,vague set,rough vague set,knowledge reduction,fuzzy entropy, |
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>自动化基础理论>人工智能理论>> |
| 【论文摘要】 | 粗糙集理论是近年来发展起来的一种有效的处理不精确、不确定、含糊信息的数学理论方法。其解决问题的出发点是信息系统中知识的不可分辨性。Vague集理论是一种新型的处理模糊信息的数学工具,由W.L.Gau和D.J.Bueher于1993年提出。Vague集本质上是Fuzzy集的扩展,但与Fuzzy集相比较,它能更好和更准确的表达模糊信息,在处理模糊信息方面更具有优势。
粗糙集的一个重要应用是对信息系统进行降维处理(也就是知识约简),信息系统降维包括数据约简和属性约简。决策表是一类特殊而重要的信息系统。多数决策问题都可以用决策表的形式表达,这一工具在决策应用中起着重要的作用。本文在分析了目前决策表属性约简方法的缺点后,提出了一种新的方法,即基于等价类的属性约简法,并用VC/C++实现了该方法;在充分研究了决策表的性质后,分别给出了相容决策表与不相容决策表的所需元素个数,这对数据采集有着指导意义;另外,讨论了完备决策表与不完备决策表属性约简之间的关系,这对于不完备决策表的属性约简有着重要意义,并给出了一种新的不完备决策表属性约简方法。
模糊熵的概念最早由Zadeh提出,它是一种描述模糊信息量的工... |
| 【论文题纲】 |
|
摘要 |
3-4 |
|
Abstract |
4-6 |
|
目录 |
6-8 |
|
第一章 绪论 |
8-13 |
|
1.1 粗糙集理论 |
8-9 |
|
1.1.1 粗糙集提出背景及研究现状 |
8-9 |
|
1.1.2 粗糙集理论的特点 |
9 |
|
1.2 Vague集理论 |
9-11 |
|
1.2.1 Vague集提出背景 |
9-10 |
|
1.2.2 Vague集理论研究现状 |
10-11 |
|
1.3 粗糙集理论及Vague集理论发展前景 |
11 |
|
1.3.1 粗糙集理论的发展前景 |
11 |
|
1.3.2 Vague集理论的发展前景 |
11 |
|
1.4 本文内容与主要工作 |
11-13 |
|
1.4.1 内容安排 |
12 |
|
1.4.2 本文主要工作 |
12-13 |
|
第二章 粗糙集基本理论 |
13-17 |
|
2.1 知识表达 |
13 |
|
2.2 粗糙集合 |
13-14 |
|
2.3 知识约简及知识依赖性 |
14-16 |
|
2.3.1 知识约简 |
14-15 |
|
2.3.2 知识依赖性 |
15-16 |
|
2.4 决策表 |
16-17 |
|
第三章 决策表约简 |
17-39 |
|
3.1 决策表性质研究 |
17-19 |
|
3.2 数据约简 |
19-20 |
|
3.3 属性约简 |
20-39 |
|
3.3.1 完备决策表的属性约简 |
20-29 |
|
3.3.2 基于等价类属性约简方法的实现 |
29-32 |
|
3.3.3 不完备决策表的属性约简 |
32-39 |
|
第四章 Vague集基本理论 |
39-42 |
|
4.1 Vague集基本概念 |
39-40 |
|
4.2 Vague集的基本运算与性质 |
40-42 |
|
第五章 Vague集模糊熵的构造方法研究 |
42-48 |
|
5.1 目前主要vague集模糊熵构造方法及不足 |
42-43 |
|
5.1.1 主要方法 |
42-43 |
|
5.1.2 这些方法的不足 |
43 |
|
5.2 一种新方法 |
43-48 |
|
5.2.1 Vague集模糊度 |
44-45 |
|
5.2.2 构造Vague集模糊熵的新方法 |
45-46 |
|
5.2.3 Vague集概率模糊熵的构造 |
46-48 |
|
第六章 粗糙Vague集理论 |
48-68 |
|
6.1 粗糙Vague集 |
48-51 |
|
6.2 粗糙Vague集的模糊熵 |
51-53 |
|
6.3 粗糙Vague集的粗糙度 |
53-55 |
|
6.4 粗糙Vague集的相似度量 |
55-59 |
|
6.4.1 粗糙Vague值的相似度量 |
55-58 |
|
6.4.2 粗糙Vague集的相似度量 |
58 |
|
6.4.3 粗糙Vague集加权相似度量 |
58-59 |
|
6.5 广义粗糙Vague集理论 |
59-68 |
|
6.5.1 广义粗糙Vague集的构造 |
59-64 |
|
6.5.2 广义粗糙Vague集的公理化 |
64-68 |
|
第七章 Vague决策表的属性约简 |
68-70 |
|
结论与展望 |
70-71 |
|
致谢 |
71-72 |
|
参考文献 |
72-76 |
|
攻读硕士学位期间发表的论文 |
76 |
|
| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.387852 |
