极大相容块获取方法的改进及其在属性约简中的应用研究

摘要

在信息技术飞速发展、信息资源指数级增加的今天，如何从海量的不一致不完备数据中挖掘出有用的信息，并提高获取的速度和效率，是知识发现研究的一个重要课题。粗糙集理论是一种可用于处理模糊和不确定知识的数学工具，它使通过计算机技术对海量信息的智能化、自动化处理成为可能。属性约简是粗糙集理论研究中一项非常重要的内容。极大相容块技术是对经典粗糙集理论的一种扩充，它使粗糙集理论可用于不完备信息系统，并且可以简化运算，提高效率，得到精度较高的结果，研究其在属性约简中的应用对知识发现具有重要意义。
　　 极大相容块的获取是个复杂而耗时的过程，因此本文首先研究极大相容块的获取问题，为极大相容块技术的应用研究提供条件。通过分析极大相容块的性质，证明在极大相容块中，元素的属性值可以统一，由此提出极大相容块的数据相容填补方法，应用于不完备信息系统得到算法过程较简单的极大相容块的获取算法；利用决策树结构对算法进行改进，提高了极大相容块的获取效率；使用UCI数据集进行实验，验证了获取算法的高效性与低空间复杂度。
　　 由获取算法得到一种新的极大相容块树表达方式，将其应用于基于极大相容块技术的不一致不完备决策表近似约简方法，解决了传统表达方式存在的信息量不足的问题，并得到改进的近似约简算法；实验分析证明，改进算法的时间和空间复杂度只与极大相容块数量有关，而与数据规模无直接联系，因此可有效提高算法效率，减少内存占用；最后，对极大相容块技术的应用条件进行了分析说明。

目录

文摘

英文文摘

第一章 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 国内外的研究现状

1.2.1 粗糙集理论的研究现状

1.2.2 极大相容块技术的研究现状

1.3 本文研究内容及主要工作

1.4 论文的组织结构

第二章 相关理论基础

2.1 信息系统及其知识获取

2.1.1 知识和分类

2.1.2 信息系统

2.1.3 决策系统与决策表

2.1.4 信息系统的知识获取

2.2 粗糙集理论与属性约简

2.2.1 粗糙集相关概念与性质

2.2.2 属性约简

2.2.3 基于粗糙集理论的属性约简方法

2.3 极大相容块技术

2.3.1 面向不完备信息系统的粗糙集理论扩充

2.3.2 极大相容块技术相关基础

2.3.3 基于极大相容块技术的近似约简

2.4 本章小结

第三章 基于数据相容填补的极大相容块构造算法

3.1 极大相容块性质分析

3.2 缺失数据的相容填补

3.3 基于数据相容填补的极大相容块获取算法

3.3.1 理论分析

3.3.2 极大相容块获取算法

3.3.3 实例分析

3.4 基于决策树存储结构的改进算法

3.4.1 理论分析

3.4.2 改进算法

3.4.2 实例分析

3.5 实验结果与分析

3.6 本章小结

第四章 基于极大相容块技术的属性约简研究

4.1 不一致不完备决策表约简

4.2 基于极大相容块的不一致不完备决策表近似约简

4.2.1 相关定义

4.2.2 不一致不完备决策表近似约简算法过程

4.2.3 不一致不完备决策表近似约简算法分析

4.3 近似约简算法改进

4.3.1 理论分析

4.3.2 极大相容块树在近似约简算法中的应用

4.3.3 基于极大相容块树的近似约简算法

4.4 实验结果与分析

4.5 极大相容块技术应用分析

4.6 本章小结

第五章 总结与展望

5.1 本文的主要研究T作

5.2 本文的贡献及创新之处

5.3 下一步T作

参考文献

致谢

攻读硕士学位期间参加的科研项目

攻读学位期间发表的学术论文