基于粗糙集的不完備信息系統(tǒng)知識約簡的研究.pdf

1、近年來，由波蘭科學(xué)家Pawlak提出的粗糙集(Rough Set)理論已成為一種重要的數(shù)據(jù)挖掘與知識獲取方法。粗糙集方法是一種處理不精確、不確定或模糊知識的重要的數(shù)學(xué)工具。由于粗糙集理論是基于完備信息系統(tǒng)提出的，而現(xiàn)實生活中絕大多數(shù)信息系統(tǒng)都是不完備的，即信息系統(tǒng)中的某些對象的屬性值是未知的。因此，將粗糙集應(yīng)用于不完備信息系統(tǒng)就需要對經(jīng)典粗糙集模型進行擴展。利用粗糙集的擴展模型代替經(jīng)典粗糙集的等價關(guān)系模型處理不完備信息系統(tǒng)是現(xiàn)今粗糙集的

2、研究領(lǐng)域之一。
　　 本文主要研究了應(yīng)用于不完備信息系統(tǒng)的粗糙集擴展模型及其知識約簡的方法。本文的主要貢獻在于研究了以下幾個方面的內(nèi)容：
　　 首先，綜述了粗糙集的理論研究現(xiàn)狀，分析歸納了處理缺失數(shù)據(jù)問題的常用方法；介紹了國內(nèi)外利用粗糙集處理不完備信息系統(tǒng)的幾種擴展關(guān)系模型，其中主要有容差關(guān)系、非對稱相似關(guān)系、量化容差關(guān)系、限制容差關(guān)系。
　　 然后，在分析探討非對稱相似關(guān)系模型和限制容差關(guān)系模型的基礎(chǔ)上，提出了

3、一種新的擴展模型，即相似限制容差關(guān)系模型，并給出了該模型的定義，包括相似限制關(guān)系、上近似集、下近似集及相似限制容差類的定義，及其相關(guān)的性質(zhì)。另外，通過理論分析和實例說明了該模型的有效性和優(yōu)越性。隨后，基于相似限制容差關(guān)系模型，提出了一種適用于不完備信息系統(tǒng)的改進的屬性約簡算法，即改進的屬性重要度的屬性約簡算法，并且給出了這種方法的算法流程。
　　 最后，設(shè)計并實現(xiàn)了相似限制容差關(guān)系模型，利用該模型處理了幾個不完備數(shù)據(jù)集，將實驗結(jié)