Rough集應(yīng)用研究.pdf

1、本課題的研究工作，主要圍繞著粗糙集理論的特點以及粗糙集在實際中應(yīng)用的要點展開，涵蓋了粗糙集理論的基本觀點和特點、粗糙集理論進行實際應(yīng)用的一般模型、粗糙集信息表補齊和數(shù)據(jù)離散化的主要方法、屬性約簡的主要方案、與其它機器學(xué)習(xí)方法在實際應(yīng)用中結(jié)合的成功實例、粗糙集實驗系統(tǒng)等內(nèi)容。形成了較為完善的粗糙集應(yīng)用理論和技術(shù)方案。 回顧了粗糙集理論的基本觀點和特點，對粗糙集的理論研究現(xiàn)狀和應(yīng)用情況作了簡單的歸納和總結(jié)。并提出了粗糙集在實際應(yīng)用中

2、的一般模型，對粗糙集信息表補齊、連續(xù)數(shù)據(jù)離散化、屬性約簡的常用算法進行了介紹和討論。 介紹了利用粗糙集理論和核Fisher方法構(gòu)造了Rough—核Fisher財務(wù)預(yù)警系統(tǒng)。該系統(tǒng)以粗糙集理論的有關(guān)方法作為知識獲取的預(yù)處理機制，以訓(xùn)練好的核Fisher方法作為系統(tǒng)的知識庫，以此建立系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)。最后用實際的數(shù)據(jù)庫為例，構(gòu)造了基于中國上市公司財務(wù)數(shù)據(jù)的財務(wù)預(yù)警模型，并得出令人滿意的分類正確率。 利用粗糙集方法中的決策規(guī)則提

3、取，進行了車牌字符識別的研究。將車牌字符進行歸一化處理后構(gòu)造16×16的矩陣，以此為依據(jù)構(gòu)造決策表；隨后提取決策規(guī)則構(gòu)造決策規(guī)則表對車牌字符進行識別。最后通過實例，證明了本文所述方法的有效性。 對目前常用的粗糙集實驗系統(tǒng)進行了介紹，指出了它們的優(yōu)勢和不足，以便供廣大粗糙集學(xué)習(xí)和研究人員借鑒參考。 總結(jié)全文，粗糙集理論與方法對于智能信息處理的確為一種較為有效的手段，值得大力研究和推廣。若能在動態(tài)數(shù)據(jù)支持、大數(shù)據(jù)集中的處理效