【英文题名】
Research on Some Issues of Rough Sets Theory and Its Applications
【作者】
李凡 ;
【导师】
杨国纬 ;
【学位授予单位】
电子科技大学 ;
【学科专业名称】
计算机应用技术
【学位年度】
2008
【论文级别】
博士
【网络出版投稿人】
电子科技大学
【网络出版投稿时间】
2009-03-17
【关键词】
Rough集理论 ;
决策表 ;
知识约简 ;
Fuzzy ;
Rough集 ;
遗传算法 ;
禁忌搜索算法 ;
聚类有效性指数 ;
指代消解 ;
【英文关键词】
Rough Sets Theory ;
Decision Table ;
Knowledge Reduction ;
Fuzzy Rough Sets ;
Genetic Algorithm ;
Tabe Search Algorithm ;
Cluster Validity Index ;
Anaphora resolution ;
【中文摘要】
Rough集理论是Pawlak教授在20世纪80年代初提出的一种用于不确定和含糊数据分析的有效数学方法。在其后的20年中,Rough集理论在其理论研究和实际应用两方面都取得了长足的进展。目前,作为软计算方法的重要分支,Rough集理论涉及的领域包括模式识别、机器学习、决策分析、数据库中的知识发现、专家系统等。本文对Rough集理论及其应用中的一些问题进行了研究,主要的工作和取得的成果概括如下:
●不一致决策表的知识约简方法.目前计算不一致决策表的分布约简、最大分布约简和分配约简的方法均基于区分矩阵,在大数据集下将耗费较多计算时间。对此提出了一种转换算法,将原不一致决策表上述三种约简的计算转换为对三种导出的一致决策表Pawlak约简的计算,进而利用针对Pawlak约简的高效启发式知识约简算法降低计算的开销。
●不完备决策表的启发式知识约简算法.基于容差关系的Rough集模型是描述不完备决策表最常用的一种模型。在该模型下,广义决策约简是最常见的一种知识约简。目前一般是通过基于区分矩阵的方法计算这种约简,同样不适合数据量较大的情况。对此,在对与广义决策约简相关的性质进行分析的基础上定义了属...
【英文摘要】
Rough sets theory is an effective mathematical approach to uncertain and vague data analysis proposed by Professor Pawlak in early 1980's. The next two decades did witness a substantial progress in developing this theory both theoretically and practically. Nowadays, as an important part of soft computing, Rough sets theory is widely used in many areas, including pattern recognition, machine learning, decision analysis, knowledge discovery in database, expert system, etc. In this dissertation, we focus...
【更新日期】
2009-03-31
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