粗糙集合属性约简方法研究与实现

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1、合肥工业大学硕士学位论文粗糙集合属性约简方法研究与实现姓名:孟庆全申请学位级别:硕士专业:计算机技术指导教师:胡学钢;祁炯20081001粗糙集合属性约简方法研究与实现摘要粗糙集合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,

2、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,主要包括以下几个方面内容:1.提出分辨矩阵方法耗时推算原理及算法。分析分辨矩阵法的数据处理过程,讨论分辨矩阵时空性能上存在的问题,提出分辨矩阵耗时推算方法与算法,预测数据挖掘时间和挖掘方法的可行性。2.提出分辨矩阵构成与析取同步的方法。针对分辨矩阵法时空性能上存在的问题,提出改进分辨矩阵构成和元素析取的新方法,即分辨矩阵构成与析取同步的方法,通过实验对比,讨论这种新方法时空性能的优越性。3.通过不同的多属性集依赖度的研究,以及这些属性在提取的决策规则中

3、贡献,提出了决策属性对单条件属性依赖度的大小不能真实反映该属性对知识分类贡献的重要结论。4.扩展了属性集概念。针对传统属性集和依赖度概念的局限性,定义了新的属性集和依赖度概念。5.提出独立于分辨矩阵法之外的新方法——依赖度法。通过不同的多属性集依赖度的研究,给出了从属性集依赖度出发求解属性约简和核的方法,即依赖度法,开辟了独立于分辨矩阵法之外又一新途径。研究表明,依赖度法的时空性能比分辨矩阵法更加优越。依赖度法在中医诊疗中也作了应用性研究。关键词:粗糙集合;分辨矩阵;属性集;约简;依赖度法IVResearchandImplementationonAttribute

4、ReductinRoughSetsAbstractTheroughsetstheoryisamathematicstoolinprocessinginaccurate,inconsistentandincompleteproblems,whichcanexploretheimplicitknowledgeandpotentialregulationsbydirectlyanalyzinganddeducingthedatawithoutanypriorinformationexceptthedataset.Sincetheendof1980s,thetheorya

5、ndapplicationsofroughsetgraduallyhavebecomethefocusofintellectualinformationprocessing,andusedinthefieldsofdatamining,machinelearning,patternrecognitionanddecisionanalysis,etc.Theattributereductionisanimportantproblemoftheroughsets,whichremovetheredundantattributesontheconditionofkeep

6、ingontheclassifyingability.ThefastalgorithmofreductiSoneofthemainresearchcontentsofthetheoryofroughsets,whichisakeystepofknowledgeacquisition.Attributereductionisfocusedoninthisdissertation.Themaincontentisdividedasfollows.1.Thedataprocessingofdiscernibilitymatrixwasanalyzed,theprinci

7、pleandalgorithmofdiscernibilitymatrixtime-consumingcalculatingwasraised,thefeasibilityofdataminingexperimentwasforecasted.2.Tocounterthespace—timeperformancelimitationofdiscernibilitymatrix,themethodofdiscernibilitymatrixformationinsynchronizationwithreductionwaspresented,thereforethe

8、super

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