粗糙集理論應(yīng)用中若干問題的研究.pdf

1、粗糙集理論是一種處理不確定知識的有力工具，在各領(lǐng)域已得到了廣泛應(yīng)用。本文的研究工作主要集中在粗糙集應(yīng)用過程中數(shù)據(jù)預(yù)處理和決策表約簡兩個方面，圍繞當(dāng)前存在的問題，對現(xiàn)有的算法進行了改進，同時也提出了一些新的解決方案。完成的工作包括： 1.用關(guān)系代數(shù)重新定義了基本粗糙集模型中的關(guān)鍵概念，建立了粗糙集與關(guān)系數(shù)據(jù)庫之間的內(nèi)在一致性，為利用關(guān)系數(shù)據(jù)庫中的集合運算對決策表進行高效處理奠定了基礎(chǔ)。 2.針對不一致決策表的處理問題，引入

2、了作用的時間因素這一概念，提出了基于移動平均數(shù)的處理方法和基于時序粗糙邏輯的處理方法，并對進行了實驗驗證。 3.在系統(tǒng)總結(jié)現(xiàn)有連續(xù)屬性離散化算法的基礎(chǔ)上，對基于布爾邏輯的連續(xù)屬性離散化算法進行了改進，并嘗試了多種離散化算法的結(jié)合，實驗表明這是進一步提高處理效率的有效途徑。 4.對現(xiàn)有的約簡算法進行了改進，并提出了一種求取較優(yōu)約簡的啟發(fā)式算法。 5.針對超大數(shù)據(jù)集的處理，提出構(gòu)建集群系統(tǒng)通過并行計算來完成任務(wù)和相應(yīng)