基于粗糙集的屬性約簡方法研究.pdf

1、隨著社會的不斷的進步和科技的發(fā)展，信息時代為人們提供了各種各樣的便利，但大數(shù)據(jù)集也使人們感到迷茫。從繁雜數(shù)據(jù)中取得有效知識，將是一個非常重要的研究課題。若想有效的獲得有用信息，那就必須要加快發(fā)現(xiàn)知識的步伐。粗糙集理論并不要求很多的先驗知識，它在人工智能、還有一些其他領(lǐng)域已獲得了顯著的成果。依據(jù)現(xiàn)有的知識及知識庫，去解決那些不確定性的問題可以是粗糙集的重要觀點。一般來說，我們采用上、下近似集對模糊的知識進行描述，從而能夠?qū)δ：闹R有深刻

2、的理解。本文主要研究基于粗糙集的屬性約簡算法，具體的研究內(nèi)容如下：
　　首先，對粗糙集的基礎(chǔ)知識進行了介紹。以知識的基本定義與及知識庫的基本定義為起點，給出信息決策表的概念以及上、下近似集的定義及相關(guān)的性質(zhì)。
　　其次，對屬性約簡算法進行了研究。這部分是本文的重點核心內(nèi)容，根據(jù)屬性的重要性，給出相關(guān)的約簡算法。先通過一個實例，驗證算法的可行性；然而對于第二個實例，該算法的可行性卻無法得以驗證。通過分析實例中的決策表可知：第一

3、個決策表是相容的；而第二個卻是不相容的，由此確定該算法只適用于相容的信息系統(tǒng)，不適用于不相容的信息系統(tǒng)。而后又提出了改進的算法，改進的算法在計算依賴度時，去掉不相容的對象，從而得到準確的約簡結(jié)果。然后又研究該算法的優(yōu)越處。通過與其他算法做對比，可知此算法存在兩個優(yōu)點：一是可以解決相容的和不相容的決策表問題；二是對于屬性的處理更加方便，只需考慮其重要性是否大于零即可。
　　最后，本文又在完備信息系統(tǒng)下，對約簡算法進行研究。先介紹基于