基于覆蓋和多粒度機(jī)制的知識獲取方法研究.pdf

1、廈門大學(xué)學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明本人呈交的學(xué)位論文是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下，獨(dú)立完成的研究成果。本人在論文寫作中參考其他個人或集體已經(jīng)發(fā)表的研究成果，均在文中以適當(dāng)方式明確標(biāo)明，并符合法律規(guī)范和《廈門入學(xué)研究生學(xué)術(shù)活動規(guī)范(試行)》。另外，該學(xué)位論文為()課題(組)的研究成果，獲得()課題(組)經(jīng)費(fèi)或?qū)嶒?yàn)室的資助，在()實(shí)驗(yàn)室完成。(請?jiān)谝陨侠ㄌ杻?nèi)填寫課題或課題組負(fù)責(zé)人或?qū)嶒?yàn)室名稱，未有此項(xiàng)聲明內(nèi)容的，可以不作特別聲明。)聲明人(簽名)：霹要第車功

2、污年f月殂日摘要隨著計算機(jī)技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷提升，以及天文、生物、醫(yī)療、管理等學(xué)科的發(fā)展，人類采集數(shù)據(jù)和儲存數(shù)據(jù)變得更加便捷，從而使得數(shù)據(jù)規(guī)模不斷增長，數(shù)據(jù)類型日益復(fù)雜，出現(xiàn)規(guī)模龐大、類型復(fù)雜、形式異構(gòu)的不確定性數(shù)據(jù)。如何對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、挖掘，進(jìn)而獲取有效的知識，已經(jīng)成為眾多領(lǐng)域的共同需求。粗糙集理論憑借其在處理和分析數(shù)據(jù)中的優(yōu)勢，已公認(rèn)為一種重要的處理不確定性問題的數(shù)學(xué)工具。目前對粗糙集理論的研究主要集中在三個方面：一是粗糙集模

3、型的拓展；二是粗糙集約簡算法的設(shè)計：三是粗糙集的應(yīng)用。其中作為經(jīng)典粗糙集的重要拓展，覆蓋和多粒度粗糙集受到眾多學(xué)者的關(guān)注。本文以覆蓋和多粒度粗糙集模型為主要研究對象，研究內(nèi)容包括覆蓋粗糙集理論、多粒度粗糙集理論、覆蓋粗糙集理論與多粒度粗糙集理論的關(guān)系，以及覆蓋粗糙集理論與概念格理論的關(guān)系。具體的研究成果主要體現(xiàn)在以下幾個方面：(1)系統(tǒng)地分析了覆蓋粗糙集和概念格兩者的關(guān)系。在覆蓋粗糙集理論和概念格理論中分別存在眾多的近似算子。首先，我們

4、將～個覆蓋表示成一個形式背景。然后，基于這一表示方法，將覆蓋粗糙集中一些重要的近似算子轉(zhuǎn)化為概念格理論中的近似算子。眾所周知，這兩者的理論框架分別建立在各自的近似算子基礎(chǔ)上，根據(jù)近似算子之間的聯(lián)系，我們經(jīng)過進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)覆蓋粗糙集的近似空問和概念格的格結(jié)構(gòu)有著一致性的關(guān)系，并具有一致性的約簡特征。最后，設(shè)計了覆蓋粗糙集的約簡算法。這些算法對概念格的屬性約簡也同樣適用。(2)研究了覆蓋粗糙集和多粒度粗糙集的關(guān)系。首先，通過構(gòu)造一個覆蓋的粒

5、空間，將多粒度粗糙集的樂觀多粒度近似算子和悲觀多粒度近似算子分別轉(zhuǎn)化為覆蓋粗糙集的兩組基于粒的近似算子。然后，進(jìn)一步分析了覆蓋粗糙集和多粒度粗糙集知識約簡的關(guān)系。這一結(jié)果是對覆蓋粗糙集和多粒度粗糙集之間關(guān)系的初步探索，對兩者的深入研究有～定借鑒意義。(3)對多粒度粗糙集的屬性約簡問題進(jìn)行了研究。為了清晰地獲得多粒度粗糙集的約簡結(jié)構(gòu)，構(gòu)造了信息系統(tǒng)和決策信息系統(tǒng)的多粒度辨識矩陣和多粒度辨識函數(shù)。指出通過多粒度辨識函數(shù)的析取、合取運(yùn)算，可以