本文關(guān)鍵詞：基于粗糙集的不協(xié)調(diào)決策系統(tǒng)知識約簡研究

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【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、智慧城市、社交網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)的發(fā)展,工業(yè)、農(nóng)業(yè)、醫(yī)療衛(wèi)生、文化教育和科學(xué)研究等各行各業(yè)產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù),全球范圍內(nèi)數(shù)據(jù)量正迅猛增加,數(shù)據(jù)規(guī)模和維度不斷增大,形成了大規(guī)模高維數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)中往往存在著大量不確定信息,知識發(fā)現(xiàn)過程就是從這些大量不確定數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值和有意義的知識。粗糙集理論作為一種知識發(fā)現(xiàn)工具,能夠有效地處理不精確、不一致、不完備信息,目前已在人工智能、模式識別、機(jī)器學(xué)習(xí)和決策分析等方面得到廣泛的發(fā)展和應(yīng)用。粗糙集理論最大的特點(diǎn)是不需要依賴任何先驗(yàn)知識,便可從不確定數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在的、有價(jià)值的知識。由于數(shù)據(jù)采集的多樣性和數(shù)據(jù)離散化的不確定性,常常會導(dǎo)致數(shù)據(jù)集中存在不協(xié)調(diào)的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)的不協(xié)調(diào)也體現(xiàn)出知識系統(tǒng)中存在相互矛盾、互相沖突的特性,對不協(xié)調(diào)知識系統(tǒng)進(jìn)行知識表示和知識發(fā)現(xiàn)是具有一定意義的研究范疇。知識約簡是粗糙集理論研究的核心內(nèi)容之一,通過約簡可以降低數(shù)據(jù)維度,簡化數(shù)據(jù)表示,提高分類精度和數(shù)據(jù)處理效率。本論文從差別矩陣和相對分辨能力兩個視角研究不協(xié)調(diào)決策系統(tǒng)的知識約簡,內(nèi)容和創(chuàng)新如下：(1)研究決策表不同類型差別矩陣描述與約簡實(shí)現(xiàn)。針對差別矩陣含有區(qū)分信息量不同,提出Hu差別矩陣、布爾差別矩陣、結(jié)構(gòu)差別矩陣、差別矩陣勢等概念和表示形式,研究它們之間的關(guān)系,給出H-redcut、S-reduct、B-reduct和F-reduct四種約簡定義；針對這四種約簡,提出添加和刪除兩種策略的通用差別矩陣約簡模型。選用UCI數(shù)據(jù)集,對不同約簡算法性能和結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證,結(jié)果表明相同策略約簡的結(jié)果相同,卻有不同時間和空間性能。(2)基于差別矩陣研究不協(xié)調(diào)決策表的通用約簡方法。不協(xié)調(diào)決策表中因維護(hù)決策表的特性不同,將會導(dǎo)致不同的約簡結(jié)果,首先針對五種代表性約簡(H-reduct,P-reduct,D-reduct,A-reduct和Md-reduct),給出泛化決策表的表示形式；基于泛化決策表,定義了泛化差別矩陣和泛化差別函數(shù)。接著,分析不同約簡差別矩陣之間的關(guān)系,以及差別矩陣之間互相轉(zhuǎn)換原理,研究在給定任意約簡及其差別矩陣的基礎(chǔ)上獲取其他約簡的理論與方法；還研究在H-reduct和Hu差別矩陣的基礎(chǔ)上獲得其差別矩陣及其約簡的理論和方法。(3)從相對分辨能力的角度研究通用的約簡實(shí)現(xiàn)方法。差別矩陣約簡方法在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時存在不足,針對不協(xié)調(diào)決策系統(tǒng),基于泛化決策表,給出相對分辨能力相關(guān)概念、性質(zhì),以及相對分辨能力約簡定義,分析相對分辨能力約簡與差別矩陣約簡之間的等價(jià)性；提出添加策略和刪除策略兩種通用的約簡算法(GARA-FS▲和GARA-BS▲)。最后,選用UCI數(shù)據(jù)集對比實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明相對分辨能力約簡可以有效地處理不協(xié)調(diào)決策表,相對于差別矩陣約簡方法,GARA-FS▲和GARA-BS▲算法的時空性能得到很大提升。(4)從相對分辨能力的角度研究正區(qū)域約簡實(shí)現(xiàn)。研究Hu差別矩陣約簡與相對分辨能力約簡之間的關(guān)系,Yang差別矩陣約簡與正區(qū)域約簡之間的關(guān)系；討論了Hu差別矩陣與Yang差別矩陣之間的關(guān)系,提出將Hu差別矩陣到Y(jié)ang差別矩陣之間的轉(zhuǎn)化規(guī)律映射到H-相對分辨能力和P-相對分辨能力上,進(jìn)而給出補(bǔ)救計(jì)算策略和直接計(jì)算策略兩種P-相對分辨能力獲取方法,由此設(shè)計(jì)基于上述兩種P-相對分辨能力獲取策略的正區(qū)域約簡算法(RCSRA和DCSRA),利用實(shí)例和對比實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了算法的有效性。結(jié)果表明,RCSRA和DCSRA算法可以有效地求解正區(qū)域約簡,提升約簡求解效率,避免了差別矩陣約簡方法的不足。(5)研究相對分辨能力約簡的加速策略與實(shí)現(xiàn)。針對高維大規(guī)模數(shù)據(jù)集,研究決策信息系統(tǒng)等價(jià)類劃分規(guī)律和性質(zhì),提出通過減少約簡過程中基數(shù)排序次數(shù)來提升約簡效率的加速策略,利用該加速策略對GARA-FS▲和GARA-BS▲兩個算法進(jìn)行改進(jìn),設(shè)計(jì)兩個高效的通用約簡算法QGARA-FS▲和QGARA-BS▲。選用UCI數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn),分析約簡算法性能和約簡結(jié)果；實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,加速策略約簡算法在處理高維大規(guī)模數(shù)據(jù)集時表現(xiàn)出較好的處理性能。
【學(xué)位授予單位】：安徽大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP18

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1275082