基于粗糙集的屬性約簡(jiǎn)算法及其應(yīng)用研究

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1、江南大學(xué)碩士學(xué)位論文基于粗糙集的屬性約簡(jiǎn)算法及其應(yīng)用研究姓名:顏艷申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別:碩士專業(yè):檢測(cè)技術(shù)與自動(dòng)化裝置指導(dǎo)教師:楊慧中20080301AbstractRoughSet限S)theory,introducedbyPawlakZ,isanovelmathematicaltooltodeal塒tllvaguenessanduncertainty.Itisapowerfulmathematicaltoolforanalyzinguncertain,fuzzyknowledgeandcaneffectivelydeal謝t11theimpre

2、cise,incomplete,oruncertaindata.Nowithasattractedmuchattentionofresearchersaroundtheword.Inrecentyears,ithasbeensuccessfullyappliedtodatamining,machinelearning,knowledgediscoveryfromdatabase,decisionsupportsystems,faultdiagnosisetc.Thisarticleemphaticallystudiesononeofthei

3、mportantproblemofRoughSettheory—也ereductionofthedecisiontable.Attributereductionpreservestheoriginalmeaningandreducestheirrelevantandunimportantknowledge.Thedetailsarestudiedasfollows:Inregardtoacompleteanddiscreteinformationsystem,considerattributereductionintheviewofinfo

4、rmationtheory.Adevelopedattributeimportancemeasuremethodisdefinedbasedonthemutualinformationbetweenselectedattributeanddecisionattribute,andthemeasureisusedastheheuristicinformationintheproposedalgorithm.Conditionalinformationentropyisusedtocomputerelevanceofattributesandi

5、tisusedinfitnessfunctionofgeneticalgorithmtoassurereductionhasfewattributesandrelevancebetweenattributes.TraditionalRoughSettheoryisgenerallyincapableofhandlingincompleteinformationsystem.AfterstudyingtheextensionsofRoughSetmodel,pointouttheirshortages.Foressentialityofatt

6、ributeexistingdifference,adevelopedattributeimportancemeasuremethodisdefinedbasedonthedifferencedegreeofattributes。It’Sproposed趴attributereductionalgorithmbasedonconnectiondegreeofessentialityofattribute.Anexampleshowsthattheproposedalgorithmisaneffectivemethod.AnothertheR

7、oughSettheorydefectwhichblocksitsdevelopmentandapplicationisthatitcallnotbeemployedoncontinuousvaluesdirectly.Previouslydiscretizationmethodisappliedbeforehandinordertotransformthedataintodiscretevalues,butthismayresultininformationloss.nlenotionsofsimilaritybetweenobjects

8、andimprovedgeneralimportantdegreeofanattributeareintroduced.Theglobalsimilaritymeasurebet

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