基于粗糙集的知識(shí)約簡(jiǎn)方法及應(yīng)用.pdf

1、粗糙集理論是一種處理不完備和不確定性知識(shí)的數(shù)據(jù)分析理論，而知識(shí)約簡(jiǎn)方法是粗糙集理論的重要研究分支，已經(jīng)在知識(shí)獲取、決策支持和模式識(shí)別等領(lǐng)域取得了一些成功的應(yīng)用。研究基于粗糙集的知識(shí)約簡(jiǎn)方法，可以為處理不完備和不確定性問題提供新的思路和方法。 論文首先總結(jié)了應(yīng)用粗糙集進(jìn)行知識(shí)獲取的一般思路，針對(duì)基于屬性重要度的屬性約簡(jiǎn)方法對(duì)不相容決策表的約簡(jiǎn)存在局限性的不足之處，指出了不相容實(shí)例的存在影響屬性約簡(jiǎn)結(jié)果正確性的缺點(diǎn)。在此基礎(chǔ)上，基于

2、正域變化決定廣義特征表中實(shí)例對(duì)取舍的理論，設(shè)計(jì)了正域的判斷機(jī)制以增強(qiáng)約簡(jiǎn)模型的適應(yīng)度，又將不相容實(shí)例的特性融入約簡(jiǎn)模型中，進(jìn)而提出同時(shí)適用于相容決策表和不相容決策表的改進(jìn)屬性約簡(jiǎn)算法，增強(qiáng)了約簡(jiǎn)方法的泛化能力。隨后對(duì)算法性能進(jìn)行測(cè)試，結(jié)果表明了算法的有效性。其次，結(jié)合啟發(fā)式算法的完備性，從信息角度對(duì)值重要度進(jìn)行定義，充分利用條件屬性與決策屬性之間的互信息增量來度量值重要度，提出基于條件熵的改進(jìn)規(guī)則獲取算法，增強(qiáng)了所抽取規(guī)則的有效性和簡(jiǎn)潔

3、性，并用屬性蒸發(fā)率和置信度等指標(biāo)對(duì)決策規(guī)則質(zhì)量進(jìn)行了評(píng)價(jià)，驗(yàn)證了改進(jìn)規(guī)則獲取算法的適用性。 最后，結(jié)合實(shí)際應(yīng)用，按照企業(yè)需求，將大量客戶數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變成描述客戶特征的模式，對(duì)客戶決策表進(jìn)行知識(shí)約簡(jiǎn)，抽取出決策規(guī)則，實(shí)現(xiàn)了對(duì)企業(yè)客戶數(shù)據(jù)中隱含知識(shí)進(jìn)行挖掘的功能，達(dá)到了為企業(yè)決策提供有力依據(jù)，改進(jìn)客戶關(guān)系管理的目標(biāo)。 論文設(shè)計(jì)了基于粗糙集的知識(shí)約簡(jiǎn)方法，該方法將整體約簡(jiǎn)與局部約簡(jiǎn)相結(jié)合，客觀選擇與主觀判斷相結(jié)合，不但改善了不相容實(shí)