基于粗糙集理论的高层建筑结构方案设计的知识发现方法

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1、工学硕士学位论文基于粗糙集理论的高层建筑结构方案设计的知识发现方法袁长春哈尔滨工业大学2005年9月国内图书分类号：TP181国际图书分类号：681.31工学硕士学位论文基于粗糙集理论的高层建筑结构方案设计的知识发现方法硕士研究生：袁长春导师：王力教授副导师：张世海副教授申请学位：工学硕士学科、专业：结构工程所在单位：土木工程学院答辩日期：2005年9月授予学位单位：哈尔滨工业大学ClassifiedIndex:TP181U.D.C:681.31DissertationfortheMasterDegreeinEngineeringMETHODSOFKNOWLEDGEDISCOVERYINHI

2、GH-RISEBUILDINGSSCHEMEDESIGNBASEDONROUGHSETSCandidate:YuanChangchunSupervisor:Prof.WangLiAssociateSupervisor:AssociateProf.ZhangShihaiAcademicDegreeAppliedfor:MasterofEngineeringSpeciality:StructuralEngineeringDateofDefence:September,2005Degree-Conferring-Institution:HarbinInstituteoftechnology哈尔滨工

3、业大学工学硕士学位论文摘要当前，国内外高层建筑发展迅速，在结构设计与建造等方面积累了可供借鉴的丰富实例，而解决高层建筑结构方案设计这一实际工程问题的知识却相对贫乏。为此，本文针对高层建筑方案设计的知识获取问题，以工程实例为基础，以粗糙集为核心算法，较系统地建立了结构智能方案设计的知识发现方法与系统。其主要内容包括：1.在介绍了粗糙集理论的发展，基本概念及特点的基础上，将其与其它高层建筑结构智能方案设计知识发现方法的特征进行了比较，指出了它们之间具有较好的互补关系。2.针对高层建筑实例库中的数据特点，研究了连续型数据离散化问题，提出了两种离散化方法。针对实例库中大量冗余数据的出现，采用粗糙集理

4、论中上、下近似和区分矩阵的概念对属性进行约简，得到和原始数据等效的属性约简集，将其作为数据挖掘的基础，大大减少了数据量。3.针对标准粗糙集理论的知识发现速度缓慢这一缺点，本文研究了分类规则的挖掘方法：基于粗糙集理论的CRCG算法和决策树算法，大大加快了数据挖掘的速度，并通过实例加以说明。4.在粗糙—模糊集集成模型的知识发现方法基础上，将信息系统中连续属性值通过隶属函数转化为模糊属性值的表示形式，给出了粗糙-模糊近似空间的上、下近似及其性质，建立了模糊相似关系下属性约简的方法。给出了模糊聚类的属性约简算法，用户可以根据实际决策需要和领域知识更改阈值λ，从而得到满意的属性约简结果。5.在Micr

5、osoftSQLServer2000的开发环境下建造实例库，在Delphi7.0的开发环境下建造实例库的管理系统，管理系统主要功能包括数据录入、修改、删除、查询和统计。关键词高层建筑结构；方案设计；知识发现；粗糙集。-I-哈尔滨工业大学工学硕士学位论文AbstractCurrently,theprogressofhighbuildingstructurehasdevelopedquicklyallovertheworld.Plentyofcasesusedforreferencesareaccumulatedindesignandconstructionofstructures.Howeve

6、r,theknowledgeofsolvingthestructureschemedesignisscarcerelatively.Therefore,basedontheactualhigh-risebuildings,thisdiscoursemainlydiscussestheproblemofstructureschemedesignwithRoughSetsTheoryasmainalgorithm.Andthemethodofknowledgediscoveryinhigh-risebuildingstructuresschemedesignissystemic.Themainc

7、ontentsasfollows:1.Thisdiscourseintroducesthedevelopment,basedonRoughSets’s concepts,characteristicsandtheory.Itgeneralizesthecharacteristicsand extensionofseveralmethods,whichcanbeusedtodiscoverknowledgein