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复旦大学
博士学位论文
Rough集中若干问题的研究
姓名:张守志
申请学位级别:博士
专业:计算机软件与理论
指导教师:施伯乐
20040420
摘要归属于边界线区域,而这种边界线区域被定义为上近似集和下近似集之差集,由于上近似集和下近似集都可以通过等价关系给出确定的数学公式描述,所以含糊元素数目可以被计算出来,从而实现了的边界线思想。集中近似质量的新认识在瓶占渲刑峁┝硕砸桓隽邢·基于带状划分数据库的发现函数依赖集的方法这种方法基于一致集的概念。根据一致集导出最大集及其补集,然后生成最小非平凡函数依赖集。通算最小非平凡函数依赖集的左部;并从时间复杂度上与其它方法进行了比简。给出用分明矩阵和分明函数的属性约简方法,对决策表的属性约简和属肫渌萃评硖致跼集与概率逻辑,贝叶塞规则,证据理论和模态逻辑的关系,指出它们之间存在的一致性。一基于男问交拍罘治鲂问交拍罘治鲇兄谑莸谋泶锖头析。本文讨论用直鸲砸桓龆韵蠹⒁:褂蒙辖坪拖陆票硎局J兜牟蝗范ㄐ裕允莸脑技颍基于耐评怼K涯切┪薹ㄈ范ǖ母鎏宥砺墼谌斯ぶ悄芎腿现?蒲а芯苛煊蛴惺种匾5挠τ茫挥绕湮;器学习、知识获取、决策分析、数据库的知识发现、专家系统和模式识别等领域提供了一种很有效的新的数学方法。本文主要研究内容如下:集近似的准确性因子啦和属性集问依赖程度因子6杂谝蜃觓可以给出精确性因子兀与之比较;通过基于集合的距离度量公式,可以给出近似差错率来解释,Ⅱ和H绻咽菘占浯维拓广到梢缘玫絢维近似空譐和相应的近似因子。过使用带状划分数据库减少求一致集的运算次数,使用逐层求精的算法来计赗集的数据约简讨论用J叮孕畔⑾低辰惺菰性值约简,以及晟小决策化算法。较。一
集形成的对的近似来形成各自的可定义的形式化概念。·韧骋籖集中各种度量方式刑峁┝烁髦侄攘中图分类号:方式,可以用鹊母拍罾赐骋徽庑┒攘浚庥兄谌嗣抢斫釸关键词:唤浦柿浚鹤钚『览导皇菰技颍菏萃评恚盒问交概念;取集的实质。腥羟侍獾难芯摘要溥士学位论文
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第一章前言研究背景与意义研究现状不确定性问题的新型数学工具。起初,由于这个理论建立在商集理论之上,较为度可以计算,从而实现了瓼的边界线思想。砺鄣闹饕9毕自谟知识去处理一些不分明现象的能力,或依据观察、度量到的某些不精确的结果而进行分类数据的能力。拓扑、呒按斫仆评淼穆呒ぞ叩取A硪环矫媸嵌訰集应用的研究,利用淼闹饕N侍獍ㄊ菘庵械氖菰技颉⑹菹喙匦缘式的发现以及因果关系的发现等。,它是一种处理含糊和复杂的数学使得这个理论并未引起人工智能研究者的注意,直到世纪年代末,特别是在年,在希约扑慊蒲陆狗⒈砹对这个理论的通俗解释之后】,这个理论才被计算机科学家认识。建立的砺塾个部分:褂蒙辖坪拖陆票硎局识的不确定性:允莸脑技颍基于耐评怼K涯切┪薹确定的个体都归属于边界线区域,而这种边界线区域被定义为上近似集和下近似集之差集,由于上近似集和下近似集都可以通过等价关系给出确定的数学公式描述,所以含糊K厥靠梢员患扑愠隼矗丛谡婕俣抵涞暮它恰好反映人们用椒ù聿环置魑侍獾某9嫘裕匆圆煌耆畔⒒砺墼谌斯ぶ悄芎腿现?蒲а芯苛煊蛴凶攀种匾5挠τ茫挥绕湮机器学习、知识获取、决策分析、数据库的知识发现、专家系统和模式识别等领目前,对突赗集的数据处理的研究大致可分为两个方面。一方面是对砺鄣难芯浚鏡集拓广、集发现、数据意义的评估、由数据产生决策控制算法、数据的近似分类、数据中范椒ㄊ嵌訰集理论的扩域提供了一种很有效的新的数学方法。腥舯胰烊锵毖芯博士学位论文
本文工作本文结构已经被用作研究信息扑愕幕。庞么始扑愕墓交较蚍⒄埂性因子胫冉希煌ü诩系木嗬攵攘抗剑梢愿鼋撇畲砺世诖椿质菘獾姆⑾⑾低辰惺菰性值约简,以及最小决策化算法。一肫渌萃评硖致跼集与概率逻辑,贝叶塞规则,证据理韧骋籖集中各种度量方式刑峁┝烁髦侄攘方式,可以用鹊母拍罾赐场庑┒攘浚庥兄谌嗣抢斫釸集的实质。本文共分八章,文章结构及备章内容简介如下:充,它提供了智能诜植际交肪诚露愿鎏褰凶酆虾头治龅囊恢址椒ㄑ本文主要研究内容如下:一薪浦柿康男氯鲜对赗集近似空间中提供了对一个对象集近似的准确性因子褪粜约室览党潭纫蜃觱。对于因子梢愿鼍解释:蛓。如果把数据空间从毓愕絢维,可以得到瓶占浜相应的近似因子。念。根据一致集导出最大集及其补集,然后生成最小非平凡函数依赖集。通算最小非平凡函数依赖集的左部;并从时间复杂度