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基于粗糙集的不完备信息系统处理方法研究

作 者: 李明志
导 师: 黄战
学 校: 暨南大学
专 业: 计算机应用技术
关键词: 知识发现 不完备信息系统 知识约简 数据补齐 知识粒度 不完备熵
分类号: TP18
类 型: 硕士论文
年 份: 2008年
下 载: 157次
引 用: 0次
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内容摘要


本文的主要工作就是以粗糙集理论为工具,对知识发现过程中信息不完备问题的处理方法进行研究,以提高知识发现的质量和效率。首先,分析了ROUSTIDA算法存在的缺陷及产生这些缺陷的原因。通过对量化容差关系作进一步的改进,并考虑到决策冲突问题,采用先补齐决策属性,后补齐条件属性的策略,提出了一种新的数据补齐算法。结合理论分析和实例阐述了算法的有效性,并从UCI机器学习数据库中选取数据集进行实验,验证了该算法不仅能够提高补齐率,而且能明显减少决策冲突。其次,本文在不改变原不完备信息系统的基础上,分析了现有知识约简算法的局限性,将知识粒度与不完备熵相结合,对不完备信息系统中的属性重要性进行了定义,并以此作为启发式信息,提出了一种优化的不完备信息系统知识约简算法,与现有方法相比能够找出更优的最小约简。通过理论和实例分析说明了算法的有效性。

全文目录


摘要  4-5
Abstract  5-6
目录  6-7
第一章 绪论  7-12
  1.1 课题背景和意义  7-8
  1.2 粗糙集理论研究现状  8-11
  1.3 本文的主要工作章节安排  11-12
第二章 不完备信息系统相关研究综述  12-31
  2.1 信息系统与知识发现  12-15
  2.2 不完备信息处理研究现状  15-19
  2.3 粗糙集理论的基本概念  19-25
  2.4 不完备信息系统中粗糙集的拓展模型及分析  25-30
  2.5 本章小结  30-31
第三章 不完备信息系统的数据补齐  31-40
  3.1 引言  31
  3.2 非粗糙集的数据补齐算法  31-32
  3.3 ROUSTIDA算法分析  32-34
  3.4 改进的量化容差关系  34-36
  3.5 改进的补齐算法  36-39
  3.6 本章小结  39-40
第四章 不完备信息系统的知识约简算法  40-50
  4.1 引言  40
  4.2 不完备信息系统的知识粒度与属性重要性  40-42
  4.3 知识粒度与相应知识约简算法局限性分析  42-45
  4.4 一种新的知识不确定性度量  45-47
  4.5 基于知识粒度和不完备嫡的优化知识约简算法  47-49
  4.6 本章小结  49-50
结束语  50-51
参考文献  51-54
致谢  54

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化基础理论 > 人工智能理论
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