高斯核区间二型模糊粗糙集约简及其规则提取

摘要

随着计算机技术和网络信息技术的日新月异，人们在各领域获取的信息和数据急剧膨胀，并且因为人类参与其中，使得信息和数据中具有高度不确定性，信息与数据中的关系更加复杂（复杂信息系统）。区间二型模糊粗糙集是将粗糙集合和区间二型模糊集合相结合起来用于处理不精确和不确定信息的一种数学理论。现今数据往往具有高度不确定性，为提高处理不确定性的能力，引入区间二型模糊集，区间二型模糊粗糙集能更好地分析处理连续数据。
　　模糊集与粗糙集结合进行研究时，合理构建模糊相似关系往往是研究的重点。高斯核函数在数值与模糊数据非线性划分上具有显著优势，它在分析和处理模糊粗糙数据时可以产生更好的模糊关系。本文首先研究了区间二型模糊集、粗糙集、区间二型模糊粗糙集的相关概念和理论。提出了基于高斯核的区间二型模糊粗糙集属性约简算法。利用区间二型模糊集对模糊决策表中连续属性进行区间二型模糊化，引入高斯核函数以更好的构建模糊相似关系得到区间二型模糊粗糙近似空间的上、下近似，从而对模糊决策表进行属性约简。研究模糊形式概念分析理论，提出了相应的规则提取算法。基于约简结果进行模糊概念格规则提取，得到分类规则。最后通过UCI数据集进行实验，本文算法与同类算法进行比较的实验结果表明本文提出的方法是可行的、有效的。最后将本文算法应用于脑数据中，进行属性约简及规则提取实验。根据各个脑区的不同激活程度来判定受到的外界刺激类型。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 研究背景及意义

1．2 研究现状

1．3 本文工作

1．4 论文结构

第2章 区间二型模糊粗糙集和模糊形式概念分析理论

2．1 区间二型模糊粗糙集理论

2．1．1 知识与信息系统

2．1．2 区间二型模糊集理论和粗糙集理论

2．1．3 区间二型模糊粗糙集理论

2．2 基于高斯核函数的区间二型模糊集粗糙集

2．2．1 高斯核函数及基于高斯核函数的模糊关系

2．2．2 基于高斯核函数的区间二型模糊粗糙集

2．3 模糊形式概念分析理论

2．3．1 形式背景和概念格

2．3．2 模糊形式概念分析和Hasse图

2．4 本章小结

第3章 高斯核区间二型模糊粗糙集属性约简及模糊概念格规则提取

3．1 整体算法的研究技术路线

3．2 基于高斯核函数的区间二型模糊粗糙集属性约简算法

3．2．1 基于高斯核函数的区间二型模糊粗糙集属性约简算法

3．2．2 属性约简算法实例分析

3．3 模糊概念格的构造及其规则提取算法

3．3．1 模糊概念格的构造方法

3．3．2 模糊概念格规则提取

3．3．3 规则提取算法实例分析

3．4 本章小结

第4章 GK-IT2FRS和FCLACF算法的实验和分析

4．1 实验环境

4．2 实验参数的设定

4．3 标准数据集实验结果和分析

4．3．1 GKFIT2_FRSR算法属性约简实验

4．3．2 FCLCR算法规则提取实验

4．4 脑认知实验数据应用分析

4．4．1 实验数据

4．4．2 实验结果及分析

4．5 本章小结

第5章 总结与展望

5．1 论文总结

5．2 下一步工作展望

参考文献

附录

攻读学位期间公开发表论文

致谢