基于二进制可辨矩阵的知识获取算法研究

摘要

随着科学技术的迅猛发展，数据库中存储的数据量越来越大，并且由于数据搜集能力有限等原因常常使得大量的数据是不完备的不可分辨的，从这些大量的杂乱无章的数据中获取隐含的模式化的规律变得日益重要。这使得知识获取成为了一个热门的研究问题。随着知识获取技术的日趋成熟，针对数据中存在的不可分辨的、不相容的、模糊不确定的信息，很多的知识获取算法与粗糙集理论、二进制可辨矩阵相结合。研究工作以粗糙集理论与二进制可辨矩阵为基础来处理不完备的不相容的数据集合，主要包括以下几方面内容：
　　1、提出一种广义二进制可辨矩阵的概念和定义。知识获取包括属性约简和规则提取。以往的属性约简重点在基于经典粗糙集理论的完备信息系统，对于不完备信息系统的处理，有各种不同的扩充粗糙集模型被提出，然而对于多种扩充粗糙集模型用来进行属性约简尚没有统一的定义以及相对较成熟的方法。广义二进制可辨矩阵修正了传统二进制可辨矩阵，适用于完备决策表的不可分辨关系和不完备决策表的多种扩充粗糙集模型，能够使算法更具灵活性，为后续的完备决策表、不完备决策表的属性约简和规则提取提供了实现方法。
　　2、提出一种改进的基于广义二进制可辨矩阵的属性求核算法。研究分析了属性求核的各种算法，发现基于二进制可辨矩阵求取属性核时存在不合理不精确的问题。即将二进制可辨矩阵中行中1的总数作为衡量和确定属性核的唯一标准，在处理信息系统时难免会造成产生的属性核的误差。改进的属性求核算法针对每个求得的核属性，使用统一的阈值过滤掉那些成为核属性的概率相对较小的属性。求得的核属性可以直接加入属性约简结果，而被滤掉的未成为核属性的属性还需按照属性约简的步骤，符合条件的属性才可能加入约简结果中。实验证明，算法具有较好的约简性能，可以提高后续属性约简的合理性与精确度。
　　3、提出一种基于广义二进制可辨矩阵的属性约简和规则提取算法。基于对粗糙集模型和二进制可辨矩阵的研究分析，完备决策表是经典粗糙集理论的理想处理对象，然而，数据对象的模糊不确定不相容现象却是很常见。广义二进制可辨矩阵用于完备、不完备决策表的属性约简和规则提取，将更加精确，更具灵活性。通过对UCI数据的实例仿真，分析验证了广义二进制可辨矩阵用于完备、不完备信息系统属性约简算法和规则提取算法的有效性。
　　综上所述，对基于粗糙集理论和二进制可辨矩阵相结合的知识获取算法的研究，为处理知识获取算法中的不完备不相容的问题提供了有利的支持，具有很好的理论价值与意义。

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专用术语注释表

第一章 绪论

1.1 课题研究背景与意义

1.2 研究现状及发展

1.3 本文的研究内容

1.4 本文的结构组织

第二章 粗糙集相关理论

2.1 粗糙集理论原理

2.2 知识约简与核

2.3 决策表属性约简

2.4 决策表规则提取

2.5 本章小结

第三章 广义二进制可辨矩阵的构造

3.1 引言

3.2 二进制可辨矩阵

3.3 经典粗糙集的扩充关系模型

3.4 广义二进制可辨矩阵的提出

3.5 本章小结

第四章 决策表的求核算法研究

4.1 引言

4.2 常用的求核算法

4.3 一种改进的基于二进制可辨矩阵的求核算法

4.4 实例仿真与分析

4.5 本章小结

第五章 基于广义二进制可辨矩阵的知识约简算法研究

5.1 引言

5.2 完备决策表属性约简算法

5.3 不完备决策表属性约简算法

5.4 基于广义二进制可辨矩阵的规则提取算法

5.5 本章小结

第六章 总结与展望

6.1 本文研究工作总结

6.2 研究工作展望

参考文献

附录1 程序清单

附录2 攻读硕士学位期间撰写的论文

附录3 攻读硕士学位期间参加的科研项目

致谢