基于粗集理论的连续属性离散化及规则提取技术研究

摘要

粗集理论作为一种新的软计算方法,通过把知识和分类密切地联系起来,为处理不确定、不完全数据的分类问题提供了符合人类认知的数学工具.基于粗集理论的知识发现技术已成为决策科学的研究热点.随着社会经济的发展和人们生活水平的提高,气象问题已经成为社会关注的热点问题之一.如何根据观测数据获得准确的灾害气象规律越来越为气象界关注.本文针对粗集理论应用中的几个关键问题进行了研究,并将结果应用到气象问题的分析中,取得了一定的效果.首先,对基于粗集理论的数据离散化技术进行了比较分析,首次提出了基于遗传算法的离散化方法,有效克服了行列计算法中结果受字段位置和断点位置影响的不足,并将几种离散化算法及其组合进行了比较分析和组合运用.实验结果表明:基于遗传算法的离散法是一个相对较好的离散化方法,增类减类离散法与行列离散法是相对较佳的一对方法组合.其次,实现了基于粗集理论的属性约简方法——基于可分辨矩阵的属性约简法和基于遗传算法的属性约简法,并通过降维、稀疏化、正例集和反例集的有效选取、新的选择算子等方法对原算法进行了改进.实验证明,新的算法都大大降低了算法时间复杂度,提高了算法效率.再次,提出了一种基于可分辨矩阵的决策规则提取新方法.该方法通过对属性约简得到的中间结果和最终结果的有效利用,大大降低了算法的时间复杂度和空间复杂度,实验结果也充分证明了该算法的有效性.最后,在对各种方法进行了认真分析和研究的基础上,研制了一种基于粗集理论的数据离散化和规则提取的软件平台,可以用于数据挖掘的前处理.系统应用于气象数据分析,取得了良好的效果.

目录

文摘

英文文摘

第一章绪论

§1-1数据、信息和知识发现

1-1-1知识发现研究的背景

1-1-2知识发现研究的意义

1-1-3知识发现的研究现状和成果

§1-2基于粗集理论的知识发现

1-2-1粗集理论的特点

1-2-2粗集理论在知识发现中的位置

1-2-3粗集理论在知识发现中的应用

1-2-4粗集理论中的几个问题

1-2-5粗集理论的应用前景

§1-3本文的研究内容

第二章粗集理论

§2-1粗集理论的基本知识

2-1-1粗集等价关系

2-1-2上近似集与下近似集

2-1-3知识约简

2-1-4不精确性测度

§2-2基于粗集理论的知识表达系统

2-2-1知识与知识表示系统

2-2-2决策表

2-2-3决策规则

§2-3应用粗集理论进行知识发现

2-3-1粗集理论发现知识的核心思想

2-3-2粗集理论发现知识的基本步骤

第三章气象数据的粗集模型化处理

§3-1基于气象数据的粗集模型

§3-2气象数据的符号表达

§3-3气象数据的离散化

§3-4气象数据的规则表征

第四章基于粗集理论的数据离散化技术研究

§4-1数据离散化的意义

§4-2数据离散化的研究内容

4-2-1数据离散化技术的概念

4-2-2数据离散化技术的分类

4-2-3数据离散化结果的评价

§4-3基于粗集理论的数据离散化技术研究

4-3-1基于粗集理论的数据离散化基本思想

4-3-2增类减类计算法

4-3-3行列计算法

4-3-4基于遗传算法的属性离散化

4-3-5 “等区间”离散化技术

§4-4几种离散化方法效果比较与分析

第五章基于粗集理论的属性约简技术研究

§5-1可分辨矩阵的构造

§5-2基于可分辨矩阵的属性约简算法研究

5-2-1基于可分辨矩阵的属性约简算法基本思想

5-2-2基于可分辨矩阵的属性约简算法的描述

5-2-3算例应用与分析

§5-3基于遗传算法的属性约简算法研究

5-3-1扩张矩阵理论

5-3-2最小约简与最优特征子集的等价性

5-3-3基于遗传算法的属性约简算法

5-3-4算例应用与分析

§5-4两种属性约简技术比较

第六章基于粗集理论的规则的获取——属性值约简

§6-1粗集理论中属性值约简的基本概念

§6-2基于可分辨矩阵的属性值约简理论

§6-3基于可分辨矩阵的属性值约简算法

§6-4算例应用及分析

第七章结论

参考文献

致谢

攻读学位期间所取得的相关科研成果