本文關(guān)鍵詞：基于粗糙集技術(shù)的模糊決策樹歸納算法

  更多相關(guān)文章： 粗糙集 粗糙模糊集 相容粗糙模糊集 模糊決策樹 模糊熵

【摘要】：決策樹是解決分類問題的有效方法,已成功應(yīng)用于模式識(shí)別、決策支持、生物信息處理等許多領(lǐng)域。ID3算法是著名的決策樹歸納算法,它處理的對(duì)象是離散值決策表,但不能直接處理具有模糊決策屬性的離散值決策表。針對(duì)這一問題,基于粗糙模糊集技術(shù),提出了一種模糊決策樹歸納算法(Rough Fuzzy Decision Tree,RFDT)。RFDT利用粗糙模糊依賴度作為選擇擴(kuò)展屬性的啟發(fā)式,利用模糊熵作為葉子節(jié)點(diǎn)的終止條件,來構(gòu)建模糊決策樹。RFDT能解決上面的問題。模糊ID3算法是在ID3算法的基礎(chǔ)上的推廣,它處理的對(duì)象是具有模糊條件屬性和模糊決策屬性的模糊決策表。當(dāng)用模糊ID3算法處理連續(xù)值模糊決策表時(shí),需要對(duì)連續(xù)值條件屬性進(jìn)行模糊化預(yù)處理,但模糊化會(huì)不可避免的造成信息損失。針對(duì)這一問題,基于相容粗糙模糊集技術(shù),提出了相容粗糙模糊決策樹歸納算法(Tolerance Rough Fuzzy Decision Tree,TRFDT)。TRFDT用相容粗糙模糊依賴度作為選擇擴(kuò)展屬性的啟發(fā)式,利用模糊熵挑選最佳割點(diǎn),來構(gòu)建模糊決策樹。TRFDT的優(yōu)點(diǎn)是可以直接處理連續(xù)值模糊決策表,不需要模糊化的過程。在11個(gè)UCI數(shù)據(jù)集上,將本文提出的算法分別與Fuzzy ID3算法和FDTs算法進(jìn)行比較,通過最終的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)證明我們的算法是具有可行性的。
【關(guān)鍵詞】：粗糙集 粗糙模糊集 相容粗糙模糊集 模糊決策樹 模糊熵
【學(xué)位授予單位】：河北大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP18
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 緒論9-13
• 1.1 研究背景及意義9
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-11
• 1.3 研究?jī)?nèi)容及主要工作11
• 1.4 本文的組織結(jié)構(gòu)11-13
• 第2章 粗糙集及其相關(guān)知識(shí)13-19
• 2.1 粗糙集13-14
• 2.2 粗糙模糊集14-15
• 2.3 相容粗糙集15-17
• 2.4 相容粗糙模糊集17-19
• 第3章 基于粗糙集的模糊決策樹算法19-30
• 3.1 RFDT算法的重要思想19-20
• 3.2 RFDT算法步驟20-22
• 3.3 實(shí)例驗(yàn)證22-26
• 3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析26-29
• 3.5 本章小結(jié)29-30
• 第4章 基于相容粗糙集的模糊決策樹算法30-41
• 4.1 TRFDT算法的重要思想30-31
• 4.2 TRFDT的算法步驟31-33
• 4.3 實(shí)例驗(yàn)證33-37
• 4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析37-40
• 4.5 本章小結(jié)40-41
• 第5章 工作總結(jié)與展望41-42
• 5.1 工作總結(jié)41
• 5.2 工作展望41-42
• 參考文獻(xiàn)42-45
• 致謝45-46
• 攻讀學(xué)位期間取得的科研成果46

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