基于粗糙集理論的知識約簡算法研究.pdf

1、粗糙集理論是一種新的處理模糊和不確定知識的軟計算工具。它能有效地分析和處理不精確、不一致、不完整等各種不完備信息，并從中發(fā)現(xiàn)隱含的知識，揭示潛在的規(guī)律，近年來在機器學習、數(shù)據(jù)挖掘等多個領域得到廣泛應用。為了將這個理論發(fā)展成為一種完善的不確定性信息處理方法，并用于解決大規(guī)模復雜現(xiàn)實信息系統(tǒng)的問題，亟需在以下幾個關鍵問題上進行突破：⑴在沒有領域先驗知識情況下的數(shù)據(jù)自主式知識獲取問題。⑵深入研究粗集理論代數(shù)觀和信息觀之間的關系，建立基于這兩種

2、觀點下的綜合的約簡技術和知識獲取方法。⑶對粗集理論進行擴充，使之能夠直接處理不完備信息系統(tǒng)，從不完備信息系統(tǒng)中直接獲取知識。⑷將粗集理論和粒計算理論相結合，建立系統(tǒng)的方法模型。⑸研究動態(tài)數(shù)據(jù)信息智能處理理論方法，實現(xiàn)增量式智能信息處理。
　　 本文主要對其中后3個問題--不完備信息系統(tǒng)的直接處理，不完備信息系統(tǒng)的粒計算模型和增量式屬性約簡算法進行了研究和討論，提出了一種不完備信息系統(tǒng)的直接約簡方法，一種基于容差關系的粒計算模型以