基于熵的約簡算法在急斜頂煤可放性中的應用.pdf

1、近年來,粗糙集理論的研究一直是信息處理領域的熱點。隨著信息論的發(fā)展,信息熵由于其處理不確定性、不完整性問題的特殊優(yōu)勢,目前已被很多學者用來作為粗糙集理論研究中的不確定性的度量。這對粗糙集知識約簡方面的發(fā)展起到了很好的促進作用。本文主要是從信息論的角度來研究知識約簡的問題,并將其應用到急斜煤層放頂煤開采問題當中。
　　1、首先分別介紹粗糙集理論、信息熵、急傾斜煤層放頂煤開采的基本概念與相關知識。由于知識約簡在信息論下的表示與它在代數(shù)

2、論下的表示是一致的,因此從信息論的角度研究知識約簡,這樣更有利于不確定性問題的處理。
　　2、使用一種新的信息熵定義,并提出其改進算法。將新的熵定義應用到基于條件信息熵的CEBARKNC算法和基于互信息的MIBARK算法中,減少計算量,提高運算效率。對兩種改進后的基于熵的屬性約簡算法進行分析對比,研究了各自的適用范圍。
　　3、將改進的基于條件信息熵的CEBARKNC算法應用到急傾斜煤層頂煤可放性研究中去。對于眾多影響頂煤可

3、放性的工藝因素和地質因素,建立約簡模型,使用改進后的基于條件信息熵的CEBARKNC算法來進行屬性約簡,最終得到一個最簡約簡,分析約簡結果。最后根據(jù)約簡結果生成頂煤可放性規(guī)則,為以后在頂煤可放性工作中能做出正確的決策提供參考依據(jù)。
　　屬性約簡的算法有很多,但是沒有一種算法是對所有的問題都能得到最優(yōu)的結果。所以,得到一個最優(yōu)約簡結果仍是一個NP-hard問題。粗糙集與信息熵作為新型的處理不精確問題的有效理論,兩者互相融合,能更好地