不完備信息系統(tǒng)中粗糙集理論的擴展研究與應用.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、安徽大學碩士學位論文不完備信息系統(tǒng)中粗糙集理論的擴展研究與應用姓名:紀霞申請學位級別:碩士專業(yè):計算機應用技術指導教師:李龍澍201004不完備信息系統(tǒng)中粗糙集理論的擴展研究與應用II(4)不完備信息的處理除了屬性約簡和規(guī)則提取外,還包括信息的補全。在ROUSTIDA算法基礎上,本文提出了一種基于動態(tài)容差關系的不完備數(shù)據(jù)協(xié)調填補算法(IVTRCIDA)。首先通過改進容差度的計算更精確的描述了對象間的相似程度;然后根據(jù)決策屬性值是否相同給

2、出了正反相結合的填補方式,進一步降低了完備化信息表的沖突率,同時提高了補齊率;并且采用容差類的方式代替分辨矩陣,降低了算法的空間復雜度;最后對冗余屬性采取任意值填補方式,減少了算法的填補工作量。實驗表明本文的IVTRCIDA算法有效的提高了準確率和補齊率,且降低了沖突率。本文的創(chuàng)新點包括以下幾點:(1)綜合考慮兩個對象間未知屬性取值相等的概率以及已知且相同的屬性對未知屬性取值的影響,提出了改進的容差度計算方法。在此基礎上,提出了動態(tài)容差

3、關系的擴充粗糙集模型,給出了容差度閾值的計算方法以及動態(tài)更新算法。實驗證明該模型的分類性能優(yōu)于已有的各種模型。(2)針對數(shù)據(jù)不完備可能帶來的不協(xié)調問題,提出了改進的協(xié)調決策差別矩陣概念,并給出了相應的屬性約簡算法。對于大型的不完備數(shù)據(jù)系統(tǒng),提出了基于一致容差類粒度的近似質量屬性約簡算法,通過對重復的空值比較進行壓縮,提高了算法的時間和空間效率。(3)在傳統(tǒng)LEM2算法的基礎上,提出了決策分配勢矩陣的概念,可以直接獲取單條件屬性的決策,刪

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