| 【中文题名】 | 组合频率约简及动态约简对不一致决策表分类的方法 |
| 【英文题名】 | |
| 【学科专业】 | 计算机应用技术 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2007-8-29 |
| 【中关键词】 | 不一致决策表,粗糙集,频率约简,动态约简,分类, |
| 【英关键词】 | Inconsistent table,Rough Set,Dynamic reducts,Frequency reducts,Classification, |
| 【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(Rough Set，RS)理论，是继概率论、模糊集理论、证据理论之后的又一种新的处理不确定性信息的数学方法，能有效地分析和处理不精确、不完整、不一致等各种不完备数据，并从中发现隐含的知识，揭示潜在的规律。由于粗糙集理论对不确定问题研究的良好表现，使得它广泛应用于机器学习、知识获取、决策分析、数据挖掘、专家系统、决策支持系统、归纳推理、矛盾归结、模式识别等领域。
我们知道，来自于不一致决策表的决策规则存在着不确定性，分类未知对象可能表现出多个不同地含义，使得人们无法确切地获得未知对象所代表的知识。然而，由于数据采集的定义、规范以及操作等方面的原因，所得到的决策表常常是不一致的。所以，如何消除或尽量降低不一致决策表的负面影响，成为信息系统知识发现和数据挖掘中的重要研究课题。
本文以粗糙集理论为基础，提出组合频率约简及动态约简对不一致决策表分类的方法，并建立了测试系统对其有效性进行了验证。首先，频率约简利用统计理论与近似技术，能够最大限度的消除和压制不一致决策表的噪音和负面影响，对其中所蕴含的知识信息进行充分保留和挖掘。其次，动态约简利用其随机采样特性所带来的稳定性，能够克服标准粗... |
| 【论文题纲】 |
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摘要 |
4-5 |
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Abstract |
5-6 |
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第一章 绪论 |
6-12 |
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1.1 引言 |
6 |
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1.2 粗糙集理论的产生、发展及研究现状 |
6-9 |
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1.2.1 粗糙集理论的研究现状 |
7-8 |
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1.2.2 粗糙集的应用研究 |
8-9 |
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1.3 研究动机、主要工作与内容安排 |
9-12 |
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1.3.1 研究动机 |
9-10 |
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1.3.2 主要工作 |
10 |
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1.3.3 论文内容安排 |
10-12 |
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第二章 粗糙集理论的基本概念及方法 |
12-20 |
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2.1 粗糙集理论的基本概念 |
12-15 |
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2.1.1 等价关系、等价类、集合上的划分 |
12 |
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2.1.2 知识与知识库(Knowledge Base) |
12-13 |
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2.1.3 集合的下近似、上近似及边界区 |
13 |
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2.1.4 知识的依赖性 |
13-14 |
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2.1.5 近似精度 |
14 |
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2.1.6 粗糙集中的隶属函数 |
14-15 |
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2.2 信息系统、决策系统及其表示 |
15-17 |
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2.2.1 信息函数与不分明关系 |
15 |
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2.2.2 决策规则及其评估策略 |
15 |
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2.2.3 决策规则的评估策略 |
15-17 |
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2.2.4 决策表的一致性 |
17 |
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2.3 约简与分明矩阵 |
17-20 |
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2.3.1 信息系统的约简与核 |
17-18 |
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2.3.2 属性的重要性 |
18 |
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2.3.3 Skowron分明矩阵与分明函数 |
18-20 |
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第三章 决策表的频率约简 |
20-25 |
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3.1 (?)_决策约简(分布约简) |
20 |
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3.2 m_决策约简(最大分布约简) |
20-21 |
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3.3 μ_决策约简(分配约简) |
21 |
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3.4 权重分类法 |
21-25 |
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第四章 决策表的动态约简 |
25-29 |
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4.1 动态约简的定义 |
25-26 |
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4.1.1 标准动态约简 |
25 |
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4.1.2 动态约简 |
25-26 |
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4.2 约简域 |
26 |
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4.3 动态约简计算方法 |
26-27 |
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4.4 从动态约简计算决策规则 |
27 |
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4.5 动态规则的协商 |
27-29 |
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第五章 组合频率约简与动态约简对不一致决策表分类 |
29-34 |
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5.1 实验内容与基本流程 |
29-30 |
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5.2 ROUGHTOOL分析系统介绍 |
30-31 |
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5.3 实验简述 |
31-32 |
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5.4 实验结果分析 |
32-33 |
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5.5 结论 |
33 |
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5.6 进一步工作 |
33-34 |
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致谢 |
34-35 |
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主要参考文献 |
35-38 |
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附录 |
38-39 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.388923 |
