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粗糙集相关问题与粗糙集神经网络模型的研究  
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【英文题名】 Study of Some Problems about Rough Sets and Neural Network Model Based on Rough Sets
【作者】 杨洋;
【导师】 武妍;
【学位授予单位】 同济大学;
【学科专业名称】 模式识别与智能系统
【学位年度】 2006
【论文级别】 硕士
【网络出版投稿人】 同济大学
【网络出版投稿时间】 2006-06-29
【关键词】 粗糙集; 遗传算法; 神经网络; 智能混合系统;
【英文关键词】 rough sets; genetic algorithm; neural network and hybrid intelligent system;
【中文摘要】 粗糙集理论是一种新颖、有效的软科学计算方法,能够分析和处理不完备信息。本文着重对粗糙集理论的基本问题——连续属性离散化、决策表属性约简,进行了深入的研究。分析了遗传算法和粗糙集理论的特点以及二者结合的优势,进而研究了神经网络模型参数的确定方法,提出了基于粗糙集的神经网络模型的构建方法。 本文的研究工作包括有以下几个方面: 第一,对连续属性离散化方法进行了研究,提出了基于遗传算法和粗糙集理论的连续属性离散化算法。该算法在保持原始属性分类能力不变的情况下,对原始所有断点进行全局快速寻优,获得属性的最小离散集。通过实验证明了算法在连续属性离散化方面的有效性。 第二,对粗糙集属性约简方法进行了研究,提出了基于遗传算法和粗糙集理论的属性约简方法,即应用遗传算法对粗糙集简化形成的知识表进行全局寻优,获得最小属性集。该算法既具有粗糙集处理不一致训练数据的能力,又具有遗传算法有效搜索决策属性的能力。实验表明,加入遗传搜索器的粗糙集产生的属性集具有简化、实用的特点,缩短了计算时间,因此,将两种算法结合具有可行性。通过实验证明了粗糙集理论和遗传算...
【英文摘要】 Rough set theory has emerged as a major mathematical method to manage uncertainty which is from inexact, noisy and incomplete information. The thesis places emphasis on study of the basic problems about rough set theory—real-value attributes quantization and attributes reduction. The research about integrating genetic algorithm with rough set theory is deep and effective. Using the results concluded from the combined algorithms determining neural networks parameters can make up the shortages of neural netwo...
【更新日期】 2006-08-15

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导师:武妍    导师单位:同济大学    学位授予单位:同济大学
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[2] 宋金晶.基于子空间几何特征分析的人脸识别方法研究[D]. 同济大学,2006
[3] 杨洋.粗糙集相关问题与粗糙集神经网络模型的研究[D]. 同济大学,2006
[4] 施凝.中等词汇量的汉语连续语音关键词识别系统[D]. 同济大学,2006

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