基于粗糙集理論的高層建筑結(jié)構(gòu)方案設(shè)計(jì)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)方法.pdf

1、當(dāng)前，國(guó)內(nèi)外高層建筑發(fā)展迅速，在結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)與建造等方面積累了可供借鑒的豐富實(shí)例，而解決高層建筑結(jié)構(gòu)方案設(shè)計(jì)這一實(shí)際工程問(wèn)題的知識(shí)卻相對(duì)貧乏。為此，本文針對(duì)高層建筑方案設(shè)計(jì)的知識(shí)獲取問(wèn)題，以工程實(shí)例為基礎(chǔ)，以粗糙集為核心算法，較系統(tǒng)地建立了結(jié)構(gòu)智能方案設(shè)計(jì)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)方法與系統(tǒng)。其主要內(nèi)容包括：
　　1.在介紹了粗糙集理論的發(fā)展，基本概念及特點(diǎn)的基礎(chǔ)上，將其與其它高層建筑結(jié)構(gòu)智能方案設(shè)計(jì)知識(shí)發(fā)現(xiàn)方法的特征進(jìn)行了比較，指出了它們之間具有較

2、好的互補(bǔ)關(guān)系。
　　2.針對(duì)高層建筑實(shí)例庫(kù)中的數(shù)據(jù)特點(diǎn)，研究了連續(xù)型數(shù)據(jù)離散化問(wèn)題，提出了兩種離散化方法。針對(duì)實(shí)例庫(kù)中大量冗余數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，采用粗糙集理論中上、下近似和區(qū)分矩陣的概念對(duì)屬性進(jìn)行約簡(jiǎn)，得到和原始數(shù)據(jù)等效的屬性約簡(jiǎn)集，將其作為數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)，大大減少了數(shù)據(jù)量。
　　3.針對(duì)標(biāo)準(zhǔn)粗糙集理論的知識(shí)發(fā)現(xiàn)速度緩慢這一缺點(diǎn)，本文研究了分類規(guī)則的挖掘方法：基于粗糙集理論的CRCG算法和決策樹(shù)算法，大大加快了數(shù)據(jù)挖掘的速度，并通

3、過(guò)實(shí)例加以說(shuō)明。
　　4.在粗糙—模糊集集成模型的知識(shí)發(fā)現(xiàn)方法基礎(chǔ)上，將信息系統(tǒng)中連續(xù)屬性值通過(guò)隸屬函數(shù)轉(zhuǎn)化為模糊屬性值的表示形式，給出了粗糙-模糊近似空間的上、下近似及其性質(zhì)，建立了模糊相似關(guān)系下屬性約簡(jiǎn)的方法。給出了模糊聚類的屬性約簡(jiǎn)算法，用戶可以根據(jù)實(shí)際決策需要和領(lǐng)域知識(shí)更改閾值λ，從而得到滿意的屬性約簡(jiǎn)結(jié)果。
　　5.在Microsoft SQL Server2000的開(kāi)發(fā)環(huán)境下建造實(shí)例庫(kù)，在Delphi7.0的開(kāi)發(fā)