極大相容塊獲取方法的改進及其在屬性約簡中的應用研究.pdf

1、在信息技術飛速發(fā)展、信息資源指數(shù)級增加的今天，如何從海量的不一致不完備數(shù)據(jù)中挖掘出有用的信息，并提高獲取的速度和效率，是知識發(fā)現(xiàn)研究的一個重要課題。粗糙集理論是一種可用于處理模糊和不確定知識的數(shù)學工具，它使通過計算機技術對海量信息的智能化、自動化處理成為可能。屬性約簡是粗糙集理論研究中一項非常重要的內(nèi)容。極大相容塊技術是對經(jīng)典粗糙集理論的一種擴充，它使粗糙集理論可用于不完備信息系統(tǒng)，并且可以簡化運算，提高效率，得到精度較高的結果，研究其

2、在屬性約簡中的應用對知識發(fā)現(xiàn)具有重要意義。
　　 極大相容塊的獲取是個復雜而耗時的過程，因此本文首先研究極大相容塊的獲取問題，為極大相容塊技術的應用研究提供條件。通過分析極大相容塊的性質(zhì)，證明在極大相容塊中，元素的屬性值可以統(tǒng)一，由此提出極大相容塊的數(shù)據(jù)相容填補方法，應用于不完備信息系統(tǒng)得到算法過程較簡單的極大相容塊的獲取算法；利用決策樹結構對算法進行改進，提高了極大相容塊的獲取效率；使用UCI數(shù)據(jù)集進行實驗，驗證了獲取算法的高