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文檔簡介
1、粗糙集理論是一種處理不準(zhǔn)確、不確定和不完備信息的有效分析工具,能利用現(xiàn)有知識(shí)庫中的知識(shí)對(duì)不完備信息進(jìn)行近似刻畫處理。屬性約簡和決策規(guī)則提取是粗糙集的兩大核心研究內(nèi)容,但現(xiàn)有的屬性約簡算法和決策規(guī)則提取方法都存在各種不足。 為了獲得更精簡的屬性約簡集并有效提取決策規(guī)則,本論文首先針對(duì)基于分明矩陣的屬性約簡算法中構(gòu)造分明函數(shù)時(shí)存在的元素重復(fù)、化簡計(jì)算量大、矩陣元素長度不一等缺陷進(jìn)行了改進(jìn)。由于決策樹技術(shù)具有分類速度快、效率高、容易理
2、解等特點(diǎn),本論文將其與粗糙集理論相結(jié)合實(shí)現(xiàn)決策規(guī)則的提取。利用上述改進(jìn)的屬性約簡算法得到約簡集,再利用約簡集構(gòu)造一棵具有多變量多集合的決策樹,從而提取決策規(guī)則。為避免不一致信息的干擾,引入準(zhǔn)確度和覆蓋度兩個(gè)評(píng)價(jià)因素對(duì)決策規(guī)則進(jìn)行篩選,最后提取有效的決策規(guī)則。通過旋轉(zhuǎn)機(jī)械中轉(zhuǎn)子不對(duì)中的故障診斷實(shí)例對(duì)上述改進(jìn)算法進(jìn)行驗(yàn)證,實(shí)例表明,改進(jìn)的屬性約簡算法比改進(jìn)前的算法在故障規(guī)則提取時(shí)間上更快,證明了改進(jìn)算法的有效性;同時(shí)也表明用粗糙集與決策樹相
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