本文關(guān)鍵詞：動(dòng)態(tài)區(qū)間值信息系統(tǒng)近似集的更新研究

  更多相關(guān)文章： 粗糙集 雙量化 區(qū)間值 動(dòng)態(tài)對(duì)象集 增量式更新

【摘要】：隨著信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)不斷取得新的成功,人們可以獲取的數(shù)據(jù)量的大小以及獲取數(shù)據(jù)的周期,都正在發(fā)生著前所未有的變革。面對(duì)這些海量的、無明確規(guī)律的、不穩(wěn)定的、快速更新的數(shù)據(jù),如何進(jìn)行有效的數(shù)據(jù)分析,并從中發(fā)現(xiàn)潛藏在數(shù)據(jù)中的知識(shí),是這個(gè)數(shù)據(jù)爆炸時(shí)代最為關(guān)注的研究課題之一,同時(shí)也是當(dāng)前人們在智能信息領(lǐng)域中面臨的歷史性機(jī)遇與挑戰(zhàn)。而粗糙集理論自1982年由波蘭著名教授Pawlak提出以來,已被廣泛證實(shí)是一種高效的用于表達(dá)和處理不確定性問題的數(shù)學(xué)工具。它以等價(jià)關(guān)系建立的分類機(jī)制為基礎(chǔ),可以刻畫不確定性和不完整性的數(shù)據(jù),并且可以進(jìn)一步對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析以及推理,從而發(fā)現(xiàn)隱含知識(shí)并揭示其中潛在的數(shù)學(xué)規(guī)律。為了滿足當(dāng)前數(shù)據(jù)科學(xué)的研究,需要越來越多的具有針對(duì)性的數(shù)據(jù)處理模型,本文正是在此背景下以粗糙集理論為基礎(chǔ),在序信息系統(tǒng)中構(gòu)建了幾種新的雙量化粗糙集模型,并研究了多種給定區(qū)間值信息系統(tǒng)的論域隨時(shí)間發(fā)生變化時(shí),快速更新近似集的一般方法,同時(shí)設(shè)計(jì)了相應(yīng)的增量式更新算法,并通過大量的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了本文方法的有效性。主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)如下:1.在序信息系統(tǒng)中融合程度粗糙集模型和變精度粗糙集模型,以變精度粗糙集近似算子和程度粗糙集近似算子為基礎(chǔ),基于邏輯運(yùn)算將兩種不同模型的近似算子進(jìn)行重新組合,建立三種新的雙量化粗糙集模型,并對(duì)它們的基本數(shù)學(xué)性質(zhì)進(jìn)行了系統(tǒng)性的研究,得到了粗糙集區(qū)域的精確刻畫方法以及三種模型之間的相互關(guān)系。最后利用實(shí)際案例充分展示了計(jì)算過程,并驗(yàn)證了模型的合理性和有效性。2.研究了當(dāng)區(qū)間值決策序信息系統(tǒng)中論域是動(dòng)態(tài)時(shí),也即是當(dāng)有新的對(duì)象被增加到原來的系統(tǒng)中或者有對(duì)象被從系統(tǒng)中刪除時(shí),快速更新近似集的一般方法,并根據(jù)提出的近似集更新方法設(shè)計(jì)了對(duì)應(yīng)的增量式算法,然后基于UCI數(shù)據(jù)集設(shè)計(jì)了一系列實(shí)驗(yàn),將本文設(shè)計(jì)的增量式更新近似集算法和傳統(tǒng)的近似集計(jì)算方法進(jìn)行比較,進(jìn)一步驗(yàn)證了當(dāng)論域發(fā)生變化時(shí),本文提出的近似集更新的方法在計(jì)算效率方面具有十分明顯的優(yōu)勢。3.在一般的區(qū)間值決策信息系統(tǒng)中,通過區(qū)間數(shù)的‘交’和‘并’運(yùn)算定義了一種新的相似性度量,然后基于此度量構(gòu)造了一種新的相似二元關(guān)系,進(jìn)而在此基礎(chǔ)上建立了粗糙集模型。緊接著以該模型為基礎(chǔ),討論了當(dāng)論域發(fā)生變化的時(shí)候,增量式更新該粗糙集模型近似集的一般方法,然后通過對(duì)現(xiàn)實(shí)案例的研究論證了所提方法的理論價(jià)值和應(yīng)用價(jià)值。
【關(guān)鍵詞】：粗糙集 雙量化 區(qū)間值 動(dòng)態(tài)對(duì)象集 增量式更新
【學(xué)位授予單位】：重慶理工大學(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
• ABSTRACT5-9
• 1 緒論及預(yù)備知識(shí)9-15
• 1.1 緒論9-11
• 1.2 經(jīng)典粗糙集理論11
• 1.3 變精度粗糙集11-12
• 1.4 程度粗糙集12-13
• 1.5 擴(kuò)展信息系統(tǒng)13
• 1.6 主要工作及內(nèi)容安排13-15
• 2 序信息系統(tǒng)中的雙量化粗糙集模型15-27
• 2.1 序信息系統(tǒng)下變精度與程度的“邏輯或”粗糙集15-20
• 2.2 序信息系統(tǒng)下變精度與程度的“邏輯與”粗糙集20-23
• 2.3 序信息系統(tǒng)下變精度與程度的“邏輯與”和“邏輯或”粗糙集23-26
• 2.4 小結(jié)26-27
• 3 變對(duì)象集區(qū)間值決策序信息系統(tǒng)近似集更新27-43
• 3.1 對(duì)象減少時(shí)近似集的更新規(guī)則27-29
• 3.2 對(duì)象增加時(shí)近似集的更新規(guī)則29-32
• 3.3 算法設(shè)計(jì)32-38
• 3.4 實(shí)驗(yàn)分析38-41
• 3.4.1 減少對(duì)象時(shí)計(jì)算時(shí)間的比較38-39
• 3.4.2 增加對(duì)象時(shí)計(jì)算時(shí)間的比較39-41
• 3.5 小結(jié)41-43
• 4 基于構(gòu)造關(guān)系的動(dòng)態(tài)區(qū)間值信息系統(tǒng)近似集更新43-57
• 4.1 相似二元關(guān)系的構(gòu)造43-45
• 4.2 對(duì)象減少時(shí)基于構(gòu)造二元關(guān)系的近似集更新規(guī)則45-46
• 4.3 對(duì)象增加時(shí)基于構(gòu)造二元關(guān)系的近似集更新規(guī)則46-48
• 4.4 算法設(shè)計(jì)48-52
• 4.5 案例研究52-54
• 4.6 小結(jié)54-57
• 5 結(jié)論與展望57-59
• 致謝59-61
• 參考文獻(xiàn)61-67
• 個(gè)人簡歷、在學(xué)期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及取得的研究成果67-68

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