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基于粗糙集理论-思维进化算法的智能控制系统研究与应用  
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【英文题名】 Research and Application on Intelligent Control System Based on Rough Set and MEA
【作者】 高金兰;
【导师】 谢克明;
【学位授予单位】 太原理工大学;
【学科专业名称】 控制理论与控制工程
【学位年度】 2003
【论文级别】 硕士
【网络出版投稿人】 太原理工大学
【网络出版投稿时间】 2003-09-03
【关键词】 粗糙集; 信息量; 属性约简; 思维进化算法; 模糊建模; 全局离散化;
【英文关键词】 rough set; information quantity; attribute reduction; mind evolutionary algorithm; fuzzy modeling; global discrete approach;
【中文摘要】 本文首先深入分析了粗糙集理论的思想精髓、特点，简要介绍了它与模糊逻辑、神经网络、进化算法等软计算方法的融合，并综述了粗糙集在智能控制中应用现状。 属性约简是粗糙集理论中的一个核心部分，人们已经提出了若干种属性约简算法，本文在前人基础上作了一些改进，重新给了一个信息量的定义，并在此基础上提出一种新的以相对核为属性约简的起点、以属性重要性为启发式信息的属性约简算法，减少了约简过程中的搜索时间和空间。 由于粗糙集理论方法分析的是有限维的离散化数据表，因此在利用粗糙集理论进行数据挖掘时，需要将数据进行离散归一化。对于一个包含大量连续属性值的原始数据库，如何根据需要合理对数据进行归一化处理应该是粗糙集理论中值得注意的一个问题。 针对这一点，应用粗糙集理论从数据中挖掘知识和思维进化算法全局寻优的特点，本文首次将两者相结合，利用思维进化算法搜索离散归一化合理分割点的位置。提出了考虑全部条件属性值的全局离散化方法，避免了对单一条件属性进行局部离散化所产生的不合理的离散分割点，进而产生不一致性规则。利用本文提出的算...
【英文摘要】 This paper deeply analyzes basic ideas and pith of Rough Set theory, introduces its combination with other soft computing methods such as evolution algorithms, fuzzy sets, neural networks, and then reviews its current application in Intelligent Control systems. Attribute reduction is a core of rough set theory, and many attributes reduction algorithms were put forward. Based on former references, the author makes an improvement in this paper. It gives a new definition of information q...

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