一種基于粗糙集的不完備信息處理方法研究.pdf

1、本文以粗糙集理論為工具，對知識發(fā)現(xiàn)過程中信息不完備問題的處理方法進(jìn)行研究，以提高知識發(fā)現(xiàn)的質(zhì)量和效率。不完備信息系統(tǒng)的知識發(fā)現(xiàn)有兩種實現(xiàn)途徑：一是采用數(shù)據(jù)補(bǔ)齊算法對缺失值進(jìn)行填充，在完備化的信息系統(tǒng)基礎(chǔ)上進(jìn)行知識獲取；二是在不改變原不完備信息系統(tǒng)的基礎(chǔ)上直接進(jìn)行知識獲取。本文從這兩種途徑入手，利用粗糙集的方法，提出了兩個不完備信息處理的有效算法。首先，分析了目前數(shù)據(jù)補(bǔ)齊算法存在的缺陷及產(chǎn)生這些缺陷的原因。通過對拓展粗糙集理論模型作進(jìn)一步

2、的改進(jìn)，并合理引入分治思想，提出了一種新的數(shù)據(jù)補(bǔ)齊算法。結(jié)合理論分析和實例闡述了算法的有效性，并通過在UCI機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫中選取的兩個數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實驗，驗證了該算法不僅能夠提高補(bǔ)齊率，而且能顯著降低算法復(fù)雜性。其次，本文在不改變原不完備信息系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，分析了現(xiàn)有知識約簡算法的局限性，擴(kuò)展定義了不完備熵概念，與傳統(tǒng)粗糙熵結(jié)合，對不完備信息系統(tǒng)中的屬性重要性進(jìn)行了定義，并以此作為啟發(fā)式信息，提出了一種優(yōu)化的不完備信息系統(tǒng)知識約簡算法，與傳