基于粗糙集理论的高层建筑结构方案设计的知识发现方法

摘要

当前，国内外高层建筑发展迅速，在结构设计与建造等方面积累了可供借鉴的丰富实例，而解决高层建筑结构方案设计这一实际工程问题的知识却相对贫乏。为此，本文针对高层建筑方案设计的知识获取问题，以工程实例为基础，以粗糙集为核心算法，较系统地建立了结构智能方案设计的知识发现方法与系统。其主要内容包括：
　　1.在介绍了粗糙集理论的发展，基本概念及特点的基础上，将其与其它高层建筑结构智能方案设计知识发现方法的特征进行了比较，指出了它们之间具有较好的互补关系。
　　2.针对高层建筑实例库中的数据特点，研究了连续型数据离散化问题，提出了两种离散化方法。针对实例库中大量冗余数据的出现，采用粗糙集理论中上、下近似和区分矩阵的概念对属性进行约简，得到和原始数据等效的属性约简集，将其作为数据挖掘的基础，大大减少了数据量。
　　3.针对标准粗糙集理论的知识发现速度缓慢这一缺点，本文研究了分类规则的挖掘方法：基于粗糙集理论的CRCG算法和决策树算法，大大加快了数据挖掘的速度，并通过实例加以说明。
　　4.在粗糙—模糊集集成模型的知识发现方法基础上，将信息系统中连续属性值通过隶属函数转化为模糊属性值的表示形式，给出了粗糙-模糊近似空间的上、下近似及其性质，建立了模糊相似关系下属性约简的方法。给出了模糊聚类的属性约简算法，用户可以根据实际决策需要和领域知识更改阈值λ，从而得到满意的属性约简结果。
　　5.在Microsoft SQL Server2000的开发环境下建造实例库，在Delphi7.0的开发环境下建造实例库的管理系统，管理系统主要功能包括数据录入、修改、删除、查询和统计。

目录

基于粗糙集理论的高层建筑结构方案设计的知识发现方法

METHODS OF KNOWLEDGE DISCOVERY IN HIGH-RISE BUILDINGS SCHEME DESIGN

摘要

Abstract

第1章 绪论

1.1 课题背景

1.2 课题目的与意义

1.3 结构方案设计知识发现的发展

1.3.1 结构方案设计的研究

1.3.2 基于高层实例库知识发现原因

1.3.3 基于高层实例库知识发现系统的建造

1.4 主要研究内容

第2章 基于实例库的知识发现方法

2.1 知识发现及其问题求解过程

2.1.1 知识发现与数据挖掘及其关系

2.1.2 知识发现的产生发展与应用

2.1.3 知识发现的特征

2.1.4 知识发现问题求解过程

2.2 基于实例库的知识发现方法

2.3 本章小结

第3章 基于粗糙集理论的知识发现方法

3.1 粗糙集理论的基本概念

3.1.1 上近似、下近似和边界

3.1.2 精确性量度

3.1.3 知识约简

3.1.4 知识依赖性度量和属性的重要性

3.1.5 决策归则的产生

3.2 连续属性离散化

3.3 应用实例

3.3.1 特征属性的确定

3.3.2 数据离散化

3.4 区分矩阵与区分函数的概念与应用

3.4.1 区分矩阵

3.4.2 区分函数

3.5 粗糙集理论与决策树模型

3.5.1 决策树的基本概念

3.5.2 建模的基本思想

3.5.3 模型算法的过程

3.5.4 应用实例

3.6 分类问题的知识发现

3.6.1 CRCG算法

3.6.2 CRCG算法的应用

3.7 本章小结

第4章 基于粗糙―模糊集模型的知识发现

4.1 模糊集理论的基本概念

4.1.1 模糊子集的概念

4.1.2 模糊集合的表示方法

4.1.3 隶属函数的确定

4.1.4 截集的概念

4.2 粗糙集理论和模糊集理论的联系与区别

4.3 粗糙―模糊集的基本定义

4.4 基于粗糙―模糊集模型的知识发现过程分析

4.5 基于粗糙集联系度的属性约简算法

4.5.1 集对分析理论

4.5.2 基于粗糙集联系度的属性约简过程

4.6 应用实例

4.7 基于粗糙集和模糊聚类的属性约简

4.7.1 模糊聚类方法

4.7.2 属性约简算法

4.7.3 应用实例

4.8 本章小结

第5章 高层建筑结构方案设计的知识发现系统

5.1 开发工具的选择

5.1.1 开发途径及开发平台分析

5.1.2 开发平台的选择

5.2 高层建筑结构方案设计的知识发现系统的建造过程

5.2.1 系统各单元之间的数据流

5.2.2 实例库管理系统功能设计

5.2.3 基于粗糙集理论的知识发现方法程序流程

5.3 高层建筑结构方案设计的知识发现系统的主要界面

5.4 高层建筑结构方案设计的知识发现系统的应用

5.5 本章小结

结论

参考文献

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致谢