| 【中文题名】 | 基于粗糙集理论的属性约简及应用研究 |
| 【英文题名】 | Research of Attributes Reduction and Application Based on Rough Set Theory |
| 【学科专业】 | 计算机应用技术 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2007-8-3 |
| 【中关键词】 | 粗糙集理论,属性约简,差别矩阵,启发式约简,, |
| 【英关键词】 | Rough Set Theory,Attribute Reduction,Discernibility Matrix,Heuristic Reduction, |
| 【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】 |
粗糙集理论是一种处理不精确、不一致、不完整等问题的数学工具，无需提供问题所需处理的数据集合之外的任何先验信息，可直接对数据进行分析和推理，从中发现隐含的知识，揭示潜在的规律。自20世纪80年代末以来，关于粗糙集理论和应用的研究逐渐成为智能信息处理领域的热点问题，并已经在数据挖掘、机器学习、模式识别、决策分析等领域取得了成功的应用。
属性约简是粗糙集理论中的重要问题，是在保持分类能力不变的前提下，删除冗余的属性。寻求快速的约简算法是粗糙集理论的重要研究内容之一，是知识获取的关键步骤。本文针对属性约简展开研究。主要工作如下：
(1)概述了粗糙集理论的相关知识，系统地分析了经典粗糙集理论的属性约简算法。
(2)提出了一种改进的基于差别矩阵完备的约简算法IAARBDM，用一维数组存储差别矩阵的元素，存储之前先进行元素冗余性的判断，约去大量冗余的元素，简化了差别函数，从而提高了效率。针对大规模数据集的差别函数可能较为复杂的问题，基于IAARBDM算法提出了AARSDM算法，有利于快速找到最优或次优约简。
(3)提出一个启发式快速搜索属性约简算法HAARDT，利用矩阵中相同基数的... |
| 【论文题纲】 |
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摘要 |
5-6 |
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Abstract |
6-12 |
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第一章 导论 |
12-17 |
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1.1 糙集理论研究的背景和目的 |
12 |
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1.2 国内外研究状况分析进展 |
12-13 |
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1.3 粗糙集理论研究内容与应用 |
13-16 |
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1.3.1 粗糙集理论研究内容 |
13-14 |
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1.3.2 粗糙集应用 |
14-15 |
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1.3.3 粗糙集理论的实验系统 |
15-16 |
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1.4 本论文的研究内容、拟解决的关键问题及创新之处 |
16-17 |
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1.4.1 研究内容 |
16 |
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1.4.2 本文拟解决的关键问题及创新之处 |
16-17 |
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第二章 粗糙集基本概念 |
17-29 |
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2.1 知识的基本概念 |
17-20 |
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2.1.1 知识的概念 |
17-18 |
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2.1.2 不可分辨关系 |
18-19 |
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2.1.3 决策表 |
19-20 |
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2.2 粗糙集理论的基本概念 |
20-22 |
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2.3 精确度、粗糙度和粗糙隶属度 |
22-23 |
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2.4 知识的约简 |
23-27 |
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2.4.1 知识依赖性 |
23 |
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2.4.2 知识依赖性的度量 |
23-24 |
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2.4.3 属性的重要性 |
24-25 |
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2.4.4 属性约简和核 |
25-27 |
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2.4.5 属性值约简 |
27 |
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2.5 决策规则 |
27-28 |
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2.5.1 决策规则相关概念 |
27 |
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2.5.2 决策规则提取 |
27-28 |
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2.6 本章小结 |
28-29 |
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第三章 属性约简算法研究 |
29-49 |
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3.1 决策表近似质量的属性约简算法 |
29-31 |
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3.2 基于属性重要性的启发式约简算法 |
31-37 |
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3.2.1 基于正区域属性重要性的约简算法 |
32-33 |
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3.2.2 基于信息熵属性约简算法 |
33-37 |
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3.3 基于数据分析的属性约简算法 |
37-38 |
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3.4 基于差别矩阵的属性约简算法 |
38-48 |
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3.4.1 差别矩阵与差别函数 |
38-40 |
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3.4.2 IAARBDM算法 |
40-42 |
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3.4.3 AARSDM算法 |
42-44 |
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3.4.4 HAARDT算法 |
44-48 |
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3.5 本章小结 |
48-49 |
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第四章 粗糙集的应用 |
49-57 |
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4.1 教学质量的评估 |
49-51 |
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4.2 商务信息管理决策系统 |
51-53 |
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4.3 异常行为规则的提取 |
53-56 |
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4.4 本章小结 |
56-57 |
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第五章 总结与展望 |
57-59 |
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5.1 工作总结 |
57 |
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5.2 工作展望 |
57-59 |
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参考文献 |
59-62 |
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攻读硕士学位期间发表论文 |
62 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.388796 |
