多標(biāo)記數(shù)據(jù)的粗糙集模型與算法研究.pdf

1、作為多義性數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)建?？蚣?，多標(biāo)記學(xué)習(xí)已成為機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域一個新的研究熱點(diǎn)。和傳統(tǒng)的監(jiān)督學(xué)習(xí)問題一樣，數(shù)據(jù)樣本中的隨機(jī)性、模糊性和不一致性等多種不確定性因素也是多標(biāo)記學(xué)習(xí)面臨的主要困難?，F(xiàn)有的多標(biāo)記學(xué)習(xí)方法或者是通過問題轉(zhuǎn)換方法“改造數(shù)據(jù)適應(yīng)算法”，或者是通過算法適應(yīng)方法“改造算法適應(yīng)數(shù)據(jù)”，均是基于以統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)為理論基礎(chǔ)的學(xué)習(xí)算法。而統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論關(guān)注的是數(shù)據(jù)的隨機(jī)性，并不包含處理其他類型不確定性的理論機(jī)制。分析并處理多標(biāo)記數(shù)據(jù)中存在的其

2、他類型的不確定性，如模糊性和不一致性，目前在多標(biāo)記學(xué)習(xí)中還鮮有涉及。
　　粗糙集理論模擬人類對于客觀世界認(rèn)知的不完備性，用精確的數(shù)學(xué)工具刻畫數(shù)據(jù)中存在的不一致性，被認(rèn)為是一種客觀地處理數(shù)據(jù)不一致性的數(shù)學(xué)工具。本文分析多標(biāo)記數(shù)據(jù)中客觀存在的不一致性，發(fā)展了面向多標(biāo)記數(shù)據(jù)建模、分析與計(jì)算的粗糙集理論與算法。所獲研究成果既豐富了多標(biāo)記數(shù)據(jù)分析的技術(shù)手段，又豐富了粗糙集理論的數(shù)據(jù)適用范圍，對數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)具有重要的理論意義和應(yīng)用價(jià)值。

3、主要研究成果包括:
　　(1)在粗糙集框架下，深入分析了多標(biāo)記數(shù)據(jù)的標(biāo)記不確定性，提出了多標(biāo)記粗糙算子，進(jìn)而建立了多標(biāo)記粗糙集模型;進(jìn)一步研究了多標(biāo)記粗糙算子的數(shù)學(xué)性質(zhì)，從而揭示了其?；频谋举|(zhì)特征;并研究了多標(biāo)記粗糙算子與經(jīng)典粗糙算子的關(guān)系，證明了多標(biāo)記粗糙算子是經(jīng)典粗糙算子的泛化;此外考慮數(shù)據(jù)的噪音，建立了變精度多標(biāo)記粗糙集模型。
　　(2)定量分析了多標(biāo)記粗糙集模型和變精度多標(biāo)記粗糙集模型的標(biāo)記近似粗糙性，提出了標(biāo)記

4、精度、標(biāo)記粗糙度、標(biāo)記質(zhì)量、標(biāo)記近似精度、標(biāo)記近似質(zhì)量、標(biāo)記依賴度等多種不確定性度量;分析了包含度與提出的各種度量之間的關(guān)系，證明了多標(biāo)記粗糙集數(shù)據(jù)分析的有關(guān)度量可歸結(jié)為包含度。
　　(3)基于多標(biāo)記粗糙集模型的?；茩C(jī)制，提出了保持標(biāo)記不確定性不變的多標(biāo)記屬性約簡方法，即互補(bǔ)決策約簡;分析了互補(bǔ)決策約簡和兩種代表性屬性約簡之間的關(guān)系，從而揭示了互補(bǔ)決策約簡在處理多標(biāo)記數(shù)據(jù)方面的優(yōu)勢;提出了基于區(qū)分矩陣的互補(bǔ)決策約簡的計(jì)算方法，