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《變精度粗糙集屬性約簡理論和算法》由會員上傳分享,免費在線閱讀,更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、國內(nèi)圖書分類號:029國際圖書分類號:51碩士學(xué)位論文學(xué)校代碼:10079密級:公開變精度粗糙集屬性約簡理論與算法碩士研究生:導(dǎo)師:申請學(xué)位:學(xué)科:專業(yè):所在學(xué)院:答辯日期:授予學(xué)位單位:楊燕燕陳德剛理學(xué)碩士理學(xué)應(yīng)用數(shù)學(xué)數(shù)理學(xué)院2013年3月9日華北電力大學(xué)ClassifiedIndex:029U.D.C:51ThesisfortheMasterDegreeTheoryandalgorithmsofattributereductionforvariableprecisionroughsetCandidate:Supervisor:Department:DateofDefence:Degree·
2、-Conferring·-Institution:YangYanyanProf.ChenDegangDepartmentofMathematicsandPhysicsMarch9,2013NorthChinaElectricPowerUniversity華北電力大學(xué)碩士學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明:此處所提交的碩士學(xué)位論文《變精度粗糙集屬性約簡理論與算法》,是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下,在華北電力大學(xué)攻讀碩士學(xué)位期間獨立進(jìn)行研究工作所取得的成果。據(jù)本人所知,論文中除已注明部分外不包含他人已發(fā)表或撰寫過的研究成果。對本文的研究工作做出重要貢獻(xiàn)的個人和集體,均已在文中以明確方式注明。本聲明的法律結(jié)果將完全
3、由本人承擔(dān)。作者簽名:棲燕撬日期:訟I;年弓月I1日華北電力大學(xué)碩士學(xué)位論文使用授權(quán)書《變精度粗糙集屬性約簡理論與算法》系本人在華北電力大學(xué)攻讀碩士學(xué)位期間在導(dǎo)師指導(dǎo)下完成的碩士學(xué)位論文。本論文的研究成果歸華北電力大學(xué)所有,本論文的研究內(nèi)容不得以其它單位的名義發(fā)表。本人完全了解華北電力大學(xué)關(guān)于保存、使用學(xué)位論文的規(guī)定,同意學(xué)校保留并向有關(guān)部門送交論文的復(fù)印件和電子版本,允許論文被查閱和借閱。本人授權(quán)華北電力大學(xué),可以采用影印、縮印或其他復(fù)制手段保存論文,可以公布論文的全部或部分內(nèi)容。本學(xué)位論文屬于(請在以上相應(yīng)方框內(nèi)打“4”):保密口,在年解密后適用本授權(quán)書{不保密d作者簽名:柄.熱燕導(dǎo)師簽名
4、:陌一171期:如B年弓月IfFt日期:研)年>月f1日摘要粗糙集作為一種處理不確定性信息的較新的軟計算方法,通過集合的上、下近似,以決策規(guī)則的形式發(fā)現(xiàn)和表達(dá)隱藏在系統(tǒng)中的信息。然而,Pawlak粗糙集模型存在一些局限性,如對噪聲數(shù)據(jù)的不敏感性以至于在數(shù)據(jù)處理的過程中容易導(dǎo)致潛在有用信息的丟失。針對Pawlak粗糙集模型的不足,變精度粗糙集模型通過引入一個包含度將Pawlak粗糙集模型中近似算子的嚴(yán)格包含放寬為部分包含,以至于增強了處理噪聲數(shù)據(jù)的能力。在變精度粗糙集模型中,屬性約簡是一個熱門的話題,它旨在刪除決策系統(tǒng)中冗余的條件屬性以保持決策系統(tǒng)的分類能力不變,而由于包含度的引入,上、下近似、
5、正域、依賴函數(shù)不再具有單調(diào)性,這樣便導(dǎo)致屬性約簡的多樣性。例如,在變精度粗糙集模型的框架下,研究者們提出∥一約簡,∥上、下分布約簡等等。本文針對這兩類約簡分別作了以下研究:1.在第三章中,本文對∥一約簡進(jìn)行了進(jìn)一步的研究并提出了計算一個∥一約簡的改進(jìn)算法。在本章中,我們首先討論了隨著包含度的變化,∥下近似和∥上近似的變化情況;然后,我們討論了隨著包含度的變化,∥一約簡的變化情況;本章最后,考慮到去掉一個條件屬性之后,條件等價類之間可能發(fā)生合并,我們提出了計算一個∥一約簡的改進(jìn)算法。2.在第四章中,本文提出了∥上、下分布約簡的新算法。我們知道∥上、下分布辨識矩陣是計算∥上、下分布約簡的理論基礎(chǔ),
6、但是用辨識矩陣的方法計算決策系統(tǒng)的全部屬性約簡是NP.hard問題。本章中,我們發(fā)現(xiàn)只有辨識矩陣的極小元素對于計算約簡就已經(jīng)足夠了,并且每個極小元素都與一個條件等價類的對相對應(yīng)?;诖?,本章定義了條件屬性的相對辨識關(guān)系,并用該相對辨識關(guān)系描述了辨識矩陣的極小元素;然后,本章提出了計算∥上、下分布辨識矩陣中極小元素的算法;基于該極小元素的算法,本章又先后提出了計算所有∥上、下分布約簡的算法以及計算一個∥上、下分布約簡的算法;在本章最后,我們進(jìn)行了數(shù)值試驗以證明本章所提出算法的有效性。關(guān)鍵詞:變精度粗糙集;辨識矩陣:極小元素;∥一約簡;分布約簡華北電力大學(xué)碩士學(xué)位論文AbstractRoughse
7、ttheoryisanewmethodofsoftcomputingtodealwithuncertaininformation.Usingtheconceptsoflowerandupperapproximationsinroughsets,theknowledgehiddeninthesystemsmaybediscoveredandexpressedintheformofdecisionru