基于区分矩阵的属性约简算法研究

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1、声明本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在指导教师的指导下，独立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不包含其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对木文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文屮以明确方式标明。本声明的法律责任曲本人承担。作者签名：FI期：关于学位论文使用权的说明本人完全了解太原科技大学有关保管、使用学位论文的规定，其中包括:①学校冇权保管、并向冇关部门送交学位论文的原件、复印件与电子版;②学校可以采用影印、缩印或其它复制手段复制并保存学位论文;③学校可允许学位论文被查阅或借阅;④学校可以学术交流为口的，复制赠送和交换

2、学位论文;⑤学校可以公布学位论文的全部或部分内容（保密学位论文在解密后遵守此规定）。作者签名：导师签名：口期??？曰期:中文摘要删㈣…㈣嘲M㈣Y1789514屈性约简是料糙集理论屮的重要研究内容2—,传统的静念屈性约简算法只能处理静态的数掘集，然而现实世界中的数据是动态变化的，因此增量式属性约简方法的研究具有重要的理论和应用价值。利用区分矩阵是属性约简屮的一种有效途径，木文利用信息向量來重新构造区分矩阵,对增量式属性约简方法进行了研究，其主要工作如下：（1）基于区分矩阵的启发式屈性约简算法。首先，重新定义了『F负信息向量，以及基于信息向量的区分矩阵;其次，给

3、出了一种正负信息向量的构造及信息向量区分矩阵的构造算法，并利用属性频度做为启发条件，给出了一种属性约简算法;最后,采用恒星光谱数据,实验验证了属性约简算法的『F确性和有效性。（2）基于区分矩阵的增量式属性约简算法。在（1???的基础上，针对数据集动态变化，通过分析『F负域、信息向量及屈性约简，给出了一种增最式屈性约简算法，并采用恒星光谱数据，实验验证了该算法的诈确性和冇效性。关键字:信息向量;区分矩阵;屈性约简;屈性频度;等价类ABSTRACTAttributesreductionisoneofimportantcontentsinroughsettheor

4、y.Mosttraditionalstaticattributereductionalgorithmscanonlyhandlestaticdatasets,butthedataintherealworldisdynamic-Therefore,researchonincrementalreductionmethodshasimportanttheoreticalandpracticalvalue.Discernibilitymatrixisonekindofeffectivewaysofattributereduction.Inthispaperincie

5、mentalalgorilhmsofattributereductionbasedondiscernibilitymatrixarestudiedbyusinginformationvectoiloreconstructthediscernibilitymatrix?lhe。一一'一THmainresearchworkcanbesummarizedasfollows:（1、）Aheuristicalgorithmofat???ributereductionbasedondiscernibilitymatrixispresented.First,thepos

6、itiveandnegativeinformationvectorandthediscernibilitymatrixbasedoninformationvectorareredefined.Second,thealgorithmsofconstructingpositiveandnegativeinformationvectorandconstructinginformationvectormatrixaregiven,andanattributereductionalgorithmispresentedbyusingoffrequencyofattrib

7、uteasheuristiccondition?Intheend.experimentsvalidatethecorrectnessandefficiencyofthealgorithmbyusingstarspectradata.f2）Anincrementalalgorithmofattributereductionbasedonthediscernibilitymatrixispresentd.Basedontheabovealgorithm,anincrementalattributereductionalgorithmispresentedbyan

8、alyzingthepositiveandnegat