【英文题名】
Research on Knowledge Roughness Based on Rough Sets
【作者】
李鸿 ;
【导师】
胡学钢 ;
【学位授予单位】
合肥工业大学 ;
【学科专业名称】
计算机应用技术
【学位年度】
2006
【论文级别】
硕士
【网络出版投稿人】
合肥工业大学
【网络出版投稿时间】
2006-07-13
【关键词】
粗糙集理论 ;
知识粗糙性 ;
知识粗糙熵 ;
互粗糙信息 ;
知识粒度 ;
【英文关键词】
Rough Sets Theory ;
Knowledge Roughness ;
Knowledge Rough Entropy ;
Mutual Rough Information ;
Knowledge Granularity ;
【中文摘要】
本文在基于粗糙集理论的基础上,探讨知识粗糙性的表达方法和应用等方面问题的研究。
在知识处理中,知识被定义为一个或多个信息之间的关联(关系或联系)。知识是人类实践经验的总结和提炼,具有抽象和普遍的特性。人类在认识事物时总是将事物的全体进行抽象,即进行信息的颗粒化,在这一过程中,尽管信息个体的某些细节丢失了,但颗粒化的信息更有意义,更容易理解。在对颗粒化的信息进行解释和理解时,会产生某种不精确性,把这种不精确性称为知识的粗糙性。研究知识粗糙性,不仅具有重要的理论上、方法论上的意义,而且具有重要的实际应用价值。
粗糙集(Rough SetS)理论是由Pawlal(教授于20世纪80年代初提出的一种用于处理不确定性和含糊性知识的数学工具,其基本思想是:基于分类的观点,在近似空间(知识库)中研究如何在保持分类能力不变的前提下,通过知识约简,导出概念的分类规则,然后将此规则用于未知数据,以决定如何作出决策。它无需提供相关数据集合外的任何先验信息,适合于发现数据中隐含的、潜在有用的规律,即知识,找出其内部数据的关联关系和特征。近年来,基于粗糙集的知识粗糙性研究和应用取...
【英文摘要】
The present thesis attempts to investigate knowledge roughness research based on Rough Set Theory.In knowledge processing, knowledge by definition is one or more information connections (relations or relation). Knowledge is to summarize and abstract human experience, characterized with abstraction and universality. While human understanding an object, the object is generalized and abstracted, namely the information is granularized. Although individual details of information lost, the granularized informatio...
【更新日期】
2006-08-15
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