基于知识粒度的不完备信息决策系统的属性约简及其应用

摘要

粗糙集是由波兰华沙理工大学Pawlark教授于1982年提出的一种数据分析理论。主要思想是在保持分类能力不变的前提下,以不可分辨关系为基础,给出知识表达系统这一模型,利用精确的上下近似集逼近不精确的对象,赋予知识清晰的数学意义,提出知识约简,导出问题的决策和分类规则。Zadeh认为人类在进行思考、判断、推理时主要是用语言进行的,而语言是一个很粗的粒度,如何利用语言进行推理判断,这就是要进行“词(粒度)计算”。
　　基于粒度计算理论的推理、决策和识别方式是最贴近人类的思维形式来求解问题,它对复杂的系统的信息处理有着广阔的应用前景。经典的粗糙集理论提出知识是有粒度的,但它没有量化信息粒度所表示的信息量。
　　本文定义了知识粒数,知识粒的微粒数,平均微粒数,近1系数,知识粒度的概念并以此提出了知识粒度的量化计算方法,并基于知识粒度提出了一种知识约简算法。粒度计算是比较前沿的知识领域之一,而有噪音的数据是现实生活中最常见的现象。
　　对于不完备的知识表达系统,本文在提出了一种很好地描述决策属性产生的影响度的粒交互信息度的概念,以之为选择标准定义了新的属性重要度公式,最终提出了新的属性约简算法。此算法有很强的抗噪声的能力。

目录

摘要

Abstract

第1章 绪论

1.1 本文的研究目的和意义

1.2 国内外研究现状

1.3 本文的研究内容及主要创新点

1.4 本文的组织结构

第2章 粗糙集理论

2.1 粗糙集基本知识

2.1.1 论域与等价关系

2.1.2 上近似和下近似

2.1.3 约简与相对约简

2.1.4 知识的依赖性

2.2 粗糙集的特征

2.3 知识的不确定性

第3章 信息决策系统

3.1 完备的信息决策系统

3.2 不完备的信息决策系统

3.2.1 概念

3.2.2 处理方法

3.2.3 不完备信息系统下的粗糙集中扩展的二元关系及其模型

第4章 粒度原理

4.1 基于模糊集合论的词计算模型

4.2 粒计算的基本组成

4.3 粒计算的基本问题

4.4 粒的计算及其应用领域

4.5 粒度计算

4.5.1 完备的信息系统下的粒度计算

4.5.2 不完备的信息系统下的粒度计算

4.6 基于粒度的属性重要度与知识约简

4.6.1 基于知识粒度的属性重要度

4.6.2 基于知识粒度的信息系统的属性约简算法

4.6.3 简单应用举例

第5章 一种新的不完备决策信息系统的属性约简算法

5.1 信息论观点中的属性重要度度量

5.1.1 属性重要度度量

5.1.2 信息论下的知识约简

5.1.3 两种信息论方法下的属性约简方法

5.2 一种新的基于知识粒度的不完备决策信息系统的属性约简算法

5.2.1 粒交互信息度

5.2.2 算法描述

5.2.3 粒交互信息度的简单应用

5.3 新的属性约简方法在海上交通事故统计中的应用

第6章 结论

6.1 本文工作总结

6.2 未来工作的思考

参考文献

攻读学位期间公开发表论文

致谢

研究生履历