!“#$%-4?/48%-!./!$0“1%9;-$? AB432C7B13 B3 ?2/DB10: EDB1F1G/B13?4171D43H4/FF1H#Q38 R1:41/CU Q$K/I8 P:B17 ?1I7/B/9/O#KQ#!“V“ +171H/#%-CGGO I:BI*Q,$CGGO 6:BI /2 6OIB:FI#%-(W4GGO I:BIVI3F: 4:F/4NI 3 1B:44:/B13I*Q,$ CGGO 6:BI /2 6OIB:FI#%-(- 3CH8 6:BI CI1H F32/ 3H17I*Q,$ AB:1H:B ?CB3F/B13 /2 63;B73FDCB1H#%-而离散后的数据集中可能会丢失重要的信息.本文在现有算法的基础上进行了改进,运用模糊-粗糙水 平集来达到简化计算量的目的.8.学位论文 蔡娜 变精度粗糙集属性约简问题的研究 2006粗糙集模型是由数学家Pawlak首先提出的一种用于处理模糊和不确定性知识的新型数学工具，已经在机器学习、知识获取、决策分析、专家系统和模式识别等 领域取得了一些成功的应用。但是，随着对粗糙集研究的不断深入，粗糙集模型的局限性也逐渐的显露出来，由于利用粗糙集处理的分类必须是完全正确或肯定的 ，这样致使大量有用信息在规则提取过程中丢失，粗糙集的这一局限性限制了它的应用。于是，近年来许多学者从多方面对粗糙集模型进行推广，出现了变精度粗 糙集模型、概率粗糙集模型、广义粗糙集模型、模糊粗糙集模型等。变精度粗糙集模型是在标准粗糙集模型中引入了正确分类率，放松了对标准粗糙集模型近似边界的严格要求，增强了粗糙集模型的抗干扰能力和对新数据的 预测能力。本文主要是基于变精度粗糙集模型，对信息系统的属性约简算法进行研究。全文共分五章，第一章绪论主要介绍粗糙集理论的发展和特点，以及它研究的主要 问题。第二章介绍标准粗糙集模型、信息系统、属性约简以及变精度粗糙集模型的基本概念。第三章主要是讨论变精度粗糙集所有约简及其参数范围的确定，并给 出相应的算法，通过实例说明所给算法的有效性和可行性。第四章主要从属性依赖度增量、互信息增量、基于覆盖度与准确度的度量等角度分析属性重要度，并以 此作为启发式信息，给出获得变精度粗糙集最小约简的启发式算法，通过实例说明算法的有效性和实用性。第五章是在分析贝叶斯粗糙集模型的基础上，将只含有 两个决策类的贝叶斯粗糙集推广成含有多个决策类的情况，给出相关定义和简单性质，从全局相对增益的角度对属性重要度进行分析，在此基础上给出贝叶斯粗糙 集属性约简的启发式算法，且相应的算法应用MATLAB程序进行实现。通过实例将贝叶斯粗糙集属性约简与变精度粗糙集属性约简的结果进行比较，说明所给出贝叶 斯粗糙集算法的有效性及可行性。9.期刊论文 刘亚峰.石丽.刘廷苍.LIU Ya-feng.SHI Li.LIU Ting-cang 基于粗糙集的属性约简算法的改进 -沈阳理工大学学报2008,27(1)属性约简是粗糙集理论研究的关键问题之一,针对Rough Sets理论的属性约简进行了研究.首先,介绍了可辨识矩阵属性约简的基本算法,并根据GENRED属性约简 算法提出一种新的基于粗糙集的属性约简算法,证明了该算法在满足约简结果要求的同时,又能够提高算法的运行效率.10.期刊论文 袁晓峰.许化龙.陈淑红.YUAN Xiao-feng.XU Hua-long.CHEN Shu-hong 基于量子遗传算法的粗糙集属性约简新方法 -计算机工程2007,33(15)分析了粗糙集属性约简的研究现状,针对遗传算法求取属性约简中存在的迭代次数多、收敛较慢的问题,提出了基于量子遗传算法的粗糙集属性约简的新方法.该 方法中利用一种新的区分矩阵与量子遗传算法结合,能够实现相容/不相容决策表的属性约简;同时,文中提出了一种适应度函数的参数设定的新方法,使之能够直接对 约简进行有效判定.实验数据表明:该算法在收敛性和速度等方面优于基于遗传算法的属性约简算法.引证文献(2条)引证文献(2条)1.周桂芳 IDS中特征选择算法的研究学位论文硕士 20062.朱爱华 粗糙集理论在Web信息过滤中的应用研究学位论文硕士 2005本文链接：http:/d.g.wanfangdata.com.cn/Periodical_jsjgcyyy200417032.aspx 授权使用：中国石油天然气股份有限公司锦州石化分公司(zgsytrqjzsh)，授权号：e2692151-7998-4412-b00a- 9e890158be03 下载时间：2011年2月13日