基于不完備信息系統(tǒng)的粗糙集研究.pdf

1、粗糙集理論是波蘭數(shù)學(xué)家Pawlak在1982年提出的，是繼證據(jù)理論、模糊集理論之后又一種處理模糊性、不確定性數(shù)據(jù)的數(shù)學(xué)工具。該理論的特點(diǎn)是不需要任何先驗(yàn)知識(shí)或附加信息，在數(shù)據(jù)挖掘、知識(shí)發(fā)現(xiàn)等方面有很好的應(yīng)用前景。
　　 經(jīng)典粗糙集理論主要針對(duì)完備信息系統(tǒng)，利用不可分辨關(guān)系這一等價(jià)關(guān)系來(lái)對(duì)對(duì)象進(jìn)行上近似和下近似分類。然而，在現(xiàn)實(shí)生活中，由于數(shù)據(jù)測(cè)量的誤差，對(duì)數(shù)據(jù)理解或獲取的限制等原因，使得在知識(shí)獲取時(shí)往往面臨的是不完備信息系統(tǒng)，即

2、可能存在部分對(duì)象的一些屬性值未知的情況。為了對(duì)不完備信息系統(tǒng)進(jìn)行處理，需要對(duì)經(jīng)典粗糙集集理論進(jìn)行擴(kuò)展。
　　 本文在分析研究三種已有的粗糙集擴(kuò)充模型（容差關(guān)系、相似關(guān)系、限制容差關(guān)系）的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步給出了基于變精度?限制二元關(guān)系的粗糙集模型，并比較分析這些擴(kuò)充粗糙集模型之間的性能。
　　 在變精度?限制二元關(guān)系粗糙集模型的基礎(chǔ)上，本文給出了一種處理不完備決策表的粗糙集屬性約簡(jiǎn)算法McFreK。此算法以改進(jìn)的擴(kuò)充差別矩陣