基于粒計(jì)算的決策表屬性約簡(jiǎn)與規(guī)則提取研究.pdf

1、粗糙集理論是一種新的處理不確定、不精確、不完整信息的數(shù)學(xué)分析工具，它把知識(shí)看作是對(duì)論域的劃分，并用知識(shí)庫(kù)中已知的知識(shí)來(lái)刻畫(huà)不精確、不確定的知識(shí)，目前在知識(shí)獲取、規(guī)則生成、決策分析、智能控制等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用。屬性約簡(jiǎn)與規(guī)則提取是粗糙集理論研究的核心內(nèi)容，并且尋求高效快速的屬性約簡(jiǎn)與規(guī)則提取算法對(duì)粗糙集理論的深入研究具有重要的意義。而粒計(jì)算作為粗糙集理論的超集，覆蓋了當(dāng)前所有有關(guān)粒度的理論、方法、技術(shù)和工具的研究，現(xiàn)已成為人工智能領(lǐng)域研

2、究的一個(gè)新熱點(diǎn)。粗糙集理論的發(fā)展為粒計(jì)算的研究提供了重要的理論基礎(chǔ)和應(yīng)用模型。 本文在基于粗糙集的粒計(jì)算理論中，討論了決策表中知識(shí)的不確定性度量問(wèn)題，并對(duì)屬性約簡(jiǎn)與規(guī)則提取進(jìn)行了深入地研究。本文的主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)如下： (1)針對(duì)決策表研究了決策屬性集相對(duì)于條件屬性集對(duì)論域中對(duì)象的劃分粒度，即劃分的粗糙性，提出了相對(duì)粒度的概念，用于度量決策屬性集相對(duì)于條件屬性集對(duì)論域中對(duì)象的分辨能力。分析證明了知識(shí)的相對(duì)粒度的單調(diào)性，給出了一

3、些性質(zhì)，定義了決策表中屬性的重要性度量。在此基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了一種新的基于相對(duì)粒度的啟發(fā)式屬性約簡(jiǎn)算法。實(shí)例驗(yàn)證表明，該算法彌補(bǔ)了基于正域的屬性約簡(jiǎn)算法處理不一致決策表的不足，且其時(shí)間復(fù)雜度相對(duì)較低。 (2)為彌補(bǔ)經(jīng)典粗糙集方法對(duì)決策表進(jìn)行規(guī)則提取時(shí)存在的不足，本文基于粒計(jì)算理論深入研究了決策表的規(guī)則提取方法。在決策表中給出了知識(shí)粒的表示、形成與粒運(yùn)算，定義了子粒、粒庫(kù)等概念，并針對(duì)現(xiàn)實(shí)世界中所獲取信息的復(fù)雜性、噪聲性及不確定性，本

4、文討論了知識(shí)粒之間的關(guān)系，運(yùn)用規(guī)則覆蓋度和規(guī)則置信度這兩個(gè)度量指標(biāo)從不同的粒度層次出發(fā)，考慮通過(guò)不同粒層的轉(zhuǎn)換來(lái)實(shí)現(xiàn)決策表中規(guī)則的提取，嘗試從較低階的粒庫(kù)中獲取盡可能多的滿足用戶期望的決策規(guī)則，提高了規(guī)則對(duì)噪聲數(shù)據(jù)的適應(yīng)能力。 (3)針對(duì)信息系統(tǒng)的多樣性問(wèn)題，本文從粒計(jì)算的角度出發(fā)，對(duì)序信息系統(tǒng)和不完備序信息系統(tǒng)及其規(guī)則提取進(jìn)行了深入研究。為有效地處理序信息系統(tǒng)，定義了對(duì)象間的序關(guān)系，并針對(duì)不完備序信息系統(tǒng)將嚴(yán)格序關(guān)系的定義進(jìn)行