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《粗糙集数据分析系统MATLAB仿真工具箱设计.pdf》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、第28卷第1期东北大学学报(自然科学版)Vol128,No.12007年1月JournalofNortheasternUniversity(NaturalScience)Jan.2007粗糙集数据分析系统MATLAB仿真工具箱设计张雪峰,张庆灵(东北大学理学院,辽宁沈阳110004)摘要:围绕不可区分关系和相对正区域两个核心概念,通过知识之间的依赖程度,提出了粗糙集数据分析的算法,通过比较属性约简的数目,选择最少属性数量的约简结果·利用MATLAB处理集合函数的优势,得到了求取相对核、上(下)近似、等价关系、相对重要度、属性相对约简、范畴相对约简、最小决策规则等的各种
2、算法的程序实现·实现了MATLAB仿真工具箱设计·利用图形用户界面(GUI)方法,设计了良好的人-机交互系统的主界面·最后给出实际例子的程序运行结果,对推动粗糙集理论在具体实践中应用和普及,具有实际意义·关键词:粗糙集;属性约简;属性核;MATLAB;仿真;工具箱中图分类号:TP393.09文献标识码:A文章编号:100523026(2007)0120040204DesignofMATLABSimulationToolBoxforRoughSetDataAnalysisSystemZHANGXue2feng,ZHANGQing2ling(SchoolofScience
3、s,NortheasternUniversity,Shenyang110004,China.Correspondent:ZHANGQing2ling,professor,E2mail:qlzhang@mail.neu.edu.cn)Abstract:Thetwokernelconcepts,indiscernibilityrelationandrelativepositiveregion,arefocusedon.Analgorithmisproposedtoanalyzetheroughsetdataanalysissystem,accordingtothemutu
4、aldependencybetweendifferentkindsofknowledge.Thenumbersofreducedattributesarecomparedtopickoutareductionresultinvolvingtheminimumnumberofattributes.TakingtheadvantageofMATLABindealingwithsetfunctions,theprogramrealizationsofmanyalgorithmsaregiventosolverelativecore,upperapproximation,lo
5、werapproximation,equivalencerelation,relativesignificancelevel,relativereductionofattributes,relativereductionofdomainandminimaldecisionrules,thusdesigningtheMATLABsimulationtool.Bywayofgraphicaluserinterface(GUI),thefavorablemaininterfaceofman2machineinteractionsystemisdesigned.Anexamp
6、leresultingfromrunningisgiven,whichshowsthepracticalsignificancetotheapplicationsofroughsettheory.Keywords:roughset;attributesreduction;attributecore;MATLAB;simulation;toolbox随着信息的不断增长,对信息分析工具的要但取得的研究成果是令人瞩目的·它是一种较有求也越来越高,人们希望自动地从数据中获取其前途的软计算方法·基于粗糙集方法的数据知识潜在的依赖模型·研究能够从大量客观信息中形表达和知识推理不需
7、要预先给出概率分布、模糊成不依赖专家经验和其他主观评价的实际概括隶属函数、可信度分配等相关特征知识和主观经(归纳)的系统就显得越来越重要·验信息,可从现有的数据出发给出知识的简化和粗糙集(RoughSet,简写为RS)是波兰数学约简,为处理不精确、不确定、含糊、不完备、不一[1]家Z.Pawlak于1982年提出的·1991年Pawlak致信息和知识提供了一种新数学方法·该理论是[2]出版了专著,奠定了严密的数学基础·1997年数据挖掘、知识融合、信息计算、专家控制系统的Z.Pawlak利用粗糙集方法进行基于知识的决策重要理论基础·[3]支持·虽然R
