基于粗糙集和模糊聚類的氣象災(zāi)害決策支持系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn).pdf

1、決策是決策者通過運用領(lǐng)域知識，控制某些可控變量以達到特定目標(biāo)，從而實現(xiàn)最大效用的方案選擇過程。在信息量巨大，決策所面臨的環(huán)境越來越復(fù)雜，知識表現(xiàn)出更大的不確定性的條件下，關(guān)于智能決策方法與決策系統(tǒng)的研究具有重要意義。
　　 在數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域，模糊集與粗糙集理論和方法都被證明非常有效，兩種理論的互相融合可以構(gòu)成基于模糊粗糙集的信息系統(tǒng)，利用兩種理論在處理完整性和準(zhǔn)確性較低的知識中的優(yōu)勢，我們可以很有效的在大量數(shù)據(jù)集中進行知

2、識發(fā)現(xiàn)，同時保持較低的系統(tǒng)復(fù)雜度。
　　 本文主要研究并實現(xiàn)了基于粗糙集和模糊聚類的氣象災(zāi)害智能決策系統(tǒng)，具體如下:
　　 (1)對基于點密度的模糊聚類算法進行了研究:經(jīng)典的模糊聚類算法可以對現(xiàn)實生活中具有模糊性的事物進行很好的分類，但對于信息密度不同的分類，該算法的分類效果不太理想，本文采用了基于點密度的調(diào)節(jié)因子對原來的歐幾里德距離度量做出了改進，使得算法在不同點密度的數(shù)據(jù)中也能取得較好的分類效果。通過模糊聚類的算法，

3、可以得到每個樣本對于各個分類的隸屬度，最終可以得到一個模糊信息系統(tǒng)。
　　 (2)對基于模糊粗糙集的決策樹歸納算法進行了分析:在得到模糊信息系統(tǒng)之后還要對其進行模糊決策樹推導(dǎo)，從而得到?jīng)Q策規(guī)則。粗糙集理論可以對信息系統(tǒng)進行降維處理，本文將粗糙集理論應(yīng)用到模糊ID3算法中，使用模糊粗糙集理論中模糊屬性的重要度代替模糊ID3算法的模糊分類熵對模糊信息系統(tǒng)進行決策樹歸納，從而在減少分類規(guī)則個數(shù)的同時可以保證決策的準(zhǔn)確性。