隨著社會科學技術(shù)的不斷發(fā)展,人類所采集的數(shù)據(jù)規(guī)模越來越龐大,數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)越來越復雜。如何從龐大而又復雜的數(shù)據(jù)中提取有用的知識便成為了當代社會多個領域的共同需求。粗糙集作為粒計算的一種重要數(shù)學工具,為我們提供了一種有效的知識發(fā)現(xiàn)和知識約簡的方法,已被廣泛應用于人工智能、模式識別和機器學習等領域。作為經(jīng)典粗糙集的拓展模型,覆蓋粗糙集與多粒度粗糙集更能適應于現(xiàn)實生活的實際應用,已受到眾多學者的關注。本文結(jié)合了覆蓋與多粒度粗糙集模型,以鄰域覆蓋多粒度粗糙集模型為主要研究對象展開研究,研究內(nèi)容包括鄰域覆蓋多粒度粗糙集的信任結(jié)構(gòu)、覆蓋類決策下的鄰域覆蓋多粒度粗糙集的信任結(jié)構(gòu)、基于證據(jù)理論鄰域覆蓋多粒度粗糙集的相對約簡、覆蓋類決策下鄰域覆蓋多粒度粗糙集的信任約簡。具體的研究結(jié)果主要體現(xiàn)在以下幾個方面:(1)研究了覆蓋決策信息系統(tǒng)以及覆蓋類決策下的鄰域覆蓋多粒度粗糙集與證據(jù)理論的關系。本文利用了證據(jù)理論中的信任函數(shù)和似然函數(shù)對鄰域覆蓋多粒度粗糙集的近似進行刻畫,構(gòu)造了覆蓋決策信息系統(tǒng)以及覆蓋類決策下的鄰域覆蓋多粒度粗糙集的信任結(jié)構(gòu);(2)對覆蓋決策信息系統(tǒng)以及覆蓋類決策下的鄰域覆蓋多粒度粗糙集的相對約簡問...

【文章頁數(shù)】：48 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究現(xiàn)狀
    1.2 粗糙集的基本概念
    1.3 粗糙集的推廣模型:覆蓋粗糙集
    1.4 粗糙集的推廣模型:多粒度粗糙集
    1.5 證據(jù)理論的基本概念
    1.6 本文的主要研究內(nèi)容
第2章 鄰域覆蓋多粒度粗糙集
    2.1 鄰域覆蓋多粒度粗糙集的定義及性質(zhì)
    2.2 鄰域覆蓋多粒度粗糙集的信任結(jié)構(gòu)
    2.3 覆蓋類決策下鄰域覆蓋多粒度粗糙集的信任結(jié)構(gòu)
第3章 鄰域覆蓋多粒度粗糙集的相對約簡
    3.1 鄰域覆蓋悲觀多粒度粗糙集下近似相對約簡
    3.2 鄰域覆蓋悲觀多粒度粗糙集上近似相對約簡
    3.3 覆蓋類決策下鄰域覆蓋多粒度粗糙集的下近似約簡
    3.4 覆蓋類決策下鄰域覆蓋多粒度粗糙集的上近似約簡
第4章 總結(jié)與展望
    4.1 本文的總結(jié)
    4.2 未來工作及展望
參考文獻
致謝
攻讀碩士學位期間完成的論文



本文編號：3959155