基于粗糙集和決策樹的規(guī)則提取方法研究.pdf

1、粗糙集理論是一種處理不準(zhǔn)確、不確定和不完備信息的有效分析工具，能利用現(xiàn)有知識庫中的知識對不完備信息進行近似刻畫處理。屬性約簡和決策規(guī)則提取是粗糙集的兩大核心研究內(nèi)容，但現(xiàn)有的屬性約簡算法和決策規(guī)則提取方法都存在各種不足。 為了獲得更精簡的屬性約簡集并有效提取決策規(guī)則，本論文首先針對基于分明矩陣的屬性約簡算法中構(gòu)造分明函數(shù)時存在的元素重復(fù)、化簡計算量大、矩陣元素長度不一等缺陷進行了改進。由于決策樹技術(shù)具有分類速度快、效率高、容易理

2、解等特點，本論文將其與粗糙集理論相結(jié)合實現(xiàn)決策規(guī)則的提取。利用上述改進的屬性約簡算法得到約簡集，再利用約簡集構(gòu)造一棵具有多變量多集合的決策樹，從而提取決策規(guī)則。為避免不一致信息的干擾，引入準(zhǔn)確度和覆蓋度兩個評價因素對決策規(guī)則進行篩選，最后提取有效的決策規(guī)則。通過旋轉(zhuǎn)機械中轉(zhuǎn)子不對中的故障診斷實例對上述改進算法進行驗證，實例表明，改進的屬性約簡算法比改進前的算法在故障規(guī)則提取時間上更快，證明了改進算法的有效性；同時也表明用粗糙集與決策樹相