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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
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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。
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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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