發(fā)布時(shí)間：2019-10-28 10:06

【摘要】：在基于優(yōu)勢關(guān)系的粗糙集理論中,優(yōu)勢關(guān)系要求“對象x優(yōu)于y當(dāng)且僅當(dāng)對象x在每個(gè)屬性上均優(yōu)于對象y”。當(dāng)屬性個(gè)數(shù)較多時(shí),這種優(yōu)勢關(guān)系的定義會導(dǎo)致對象的優(yōu)勢集偏小,影響到規(guī)則的提取和決策結(jié)果。此外,為了從復(fù)雜的基于優(yōu)勢關(guān)系的信息系統(tǒng)中獲取簡潔的規(guī)則,就必須對系統(tǒng)進(jìn)行知識約簡。因此有必要對優(yōu)勢關(guān)系粗糙集建立擴(kuò)展模型以及進(jìn)行相應(yīng)的快速約簡方法的研究。我們的主要工作如下:一方面,為了放松原始優(yōu)勢關(guān)系的定義,我們采用引入?yún)?shù)的方法擴(kuò)展了傳統(tǒng)優(yōu)勢關(guān)系的概念,即認(rèn)為“如果一個(gè)對象x在‘大多數(shù)’屬性上優(yōu)于另一個(gè)對象y,則稱x優(yōu)于y”。在此基礎(chǔ)上,我們進(jìn)一步給出了擴(kuò)展后的優(yōu)勢集和近似集的概念,并結(jié)合變精度的思想建立了擴(kuò)展優(yōu)勢關(guān)系下的變精度粗糙集模型。由于能夠從數(shù)據(jù)中提取更多有用的信息,該模型相比傳統(tǒng)的優(yōu)勢關(guān)系粗糙集模型,表現(xiàn)出更好的分類精度。另一方面,在多準(zhǔn)則分類問題中,考慮條件屬性是有序的而決策屬性是符號值的情況。我們在這樣的信息系統(tǒng)上進(jìn)行研究。針對優(yōu)勢關(guān)系粗糙集模型的約簡效率低的問題,我們引入“Positive approximation”的思想,給出了新的正域逼近、屬性重要度的定義和相應(yīng)的理論結(jié)果。在此基礎(chǔ)上,針對正域約簡、相容約簡、分布約簡和最大分布約簡,提出了相應(yīng)的快速屬性約簡方法,使得搜索空間在約簡過程中逐漸縮小。最后在UCI數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)表明,該方法在與相應(yīng)原始方法保持相同約簡集的情況下,明顯減少了時(shí)間耗費(fèi),提高了約簡效率。
【學(xué)位授予單位】：河北大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP18

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2553061