本文關(guān)鍵詞：基于模糊內(nèi)積依賴度及辨識(shí)矩陣的屬性約簡(jiǎn)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：經(jīng)典粗糙集理論是由Pawlak Z在1982年創(chuàng)立的,由此建立了一種新的用于處理一些不確定性信息的數(shù)學(xué)工具——經(jīng)典粗糙集模型。粗糙集理論在處理大容量數(shù)據(jù)信息方面優(yōu)于概率論、模糊集理論。粗糙集理論在人工智能、決策分析等領(lǐng)域得到較為成功的應(yīng)用。本文總體思想是通過分析經(jīng)典模糊粗糙集依賴度函數(shù)的不足,構(gòu)造了模糊內(nèi)積依賴度和模糊辨識(shí)矩陣屬性約簡(jiǎn)模型,并對(duì)所構(gòu)造的模型進(jìn)行了數(shù)據(jù)分析和試驗(yàn)分析。本文主要工作如下:1.首先,分析經(jīng)典模糊粗糙集依賴度函數(shù)的不足,在原有的模糊粗糙集知識(shí)的基礎(chǔ)上,定義了基于距離函數(shù)的模糊粗糙集的上下近似集合,構(gòu)造了模糊決策的內(nèi)積依賴度函數(shù),研究了其單調(diào)性質(zhì),并設(shè)計(jì)了基于模糊決策內(nèi)積依賴度屬性約簡(jiǎn)的算法。通過實(shí)驗(yàn)分析說明該算法的合理性和有效性。2.其次,簡(jiǎn)單介紹鄰域粗糙集辨識(shí)矩陣基礎(chǔ)知識(shí),并分析依賴度函數(shù)的不足,在此基礎(chǔ)上構(gòu)建新的模糊辨識(shí)矩陣模型,引入新的辨識(shí)度,并提出新的基于模糊辨識(shí)矩陣的屬性約簡(jiǎn)算法。通過實(shí)驗(yàn)證實(shí)該算法能找到更小的、更有效的特征子集,說明它是可行的。
【關(guān)鍵詞】：模糊集 相似性 距離函數(shù) 模糊決策內(nèi)積依賴度 辨識(shí)矩陣
【學(xué)位授予單位】：渤海大學(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4-5
• ABSTRACT5-8
• 1 緒論8-12
• 1.1 引言8-9
• 1.2 本論文的選題意義9-10
• 1.3 本文研究?jī)?nèi)容和組織結(jié)構(gòu)10-12
• 2 基礎(chǔ)知識(shí)12-16
• 2.1 經(jīng)典粗糙集理論基礎(chǔ)知識(shí)12-13
• 2.2 模糊粗糙集理論基礎(chǔ)知識(shí)13-16
• 3 模糊決策內(nèi)積依賴度的屬性約簡(jiǎn)16-29
• 3.1 模糊決策內(nèi)積依賴度模型16-18
• 3.2 模糊決策內(nèi)積依賴度定義及性質(zhì)18-22
• 3.3 算法設(shè)計(jì)22-23
• 3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析23-28
• 3.5 本章小結(jié)28-29
• 4 基于模糊辨識(shí)矩陣的屬性約簡(jiǎn)29-44
• 4.1 模糊辨識(shí)矩陣模型29-31
• 4.2 模糊辨識(shí)矩陣定義及定理31-38
• 4.3 算法設(shè)計(jì)38
• 4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析38-43
• 4.5 本章小結(jié)43-44
• 總結(jié)與展望44-46
• 參考文獻(xiàn)46-50
• 發(fā)表論文情況50-51
• 致謝51-52

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