基于粗糙集的不完備信息系統(tǒng)知識獲取理論與方法.pdf

1、本文以粗糙集理論為工具,不完備信息系統(tǒng)為對象,知識獲取為目的,研究基于粗糙集理論的不完備信息系統(tǒng)知識獲取理論與方法.主要內(nèi)容如下:1.研究了基于一般二元關(guān)系信息系統(tǒng)的不確定性度量和知識約簡.針對一般二元關(guān)系的信息系統(tǒng),給出了知識和粗糙集的不確定性量度,證明了新的粗糙熵是等價(jià)關(guān)系下粗糙熵的推廣;針對廣義粗糙集覆蓋約簡,給出了知識和粗糙集的不確定性量度.證明了隨著知識確定性的增加,以上兩種粗糙熵都是單調(diào)下降的.在一般二元關(guān)系下定義了六種知識

2、約簡,討論了它們之間的關(guān)系.提出了屬性約簡保留性定義.證明了上下近似約簡具有屬性保留性,通過反例說明了分布約簡、最大分布約簡、分配序約簡都不具有屬性保留性.給出了最大分布約簡、分配約簡、分配序約簡的一般算法.分析了這些算法的時(shí)間復(fù)雜度,并通過實(shí)例說明了它們的有效性.2.研究了相容關(guān)系的粗計(jì)算及知識約簡.定義了相容矩陣,建立了相容關(guān)系與相容矩陣之間的一一對應(yīng)關(guān)系,通過相容矩陣的計(jì)算來刻畫基于相容關(guān)系的粗計(jì)算.定義了基于相容關(guān)系的上下近似約

3、簡,提出了上下近似一致集的判定定理,進(jìn)一步給出求所有上下近似約簡的分辨矩陣法.為克服分辨矩陣方法時(shí)間復(fù)雜度是指數(shù)級的,提出了一種知識約簡的啟發(fā)式算法,并通過實(shí)例分析說明了算法的有效性.3.研究了相似關(guān)系的粗計(jì)算及知識約簡.定義了相似矩陣,建立了相似關(guān)系與相似矩陣之間的一一對應(yīng)關(guān)系,通過相似矩陣的計(jì)算來刻畫基于相似關(guān)系的粗計(jì)算.定義了基于相似關(guān)系的上下近似約簡,提出了上下近似一致集的判定定理,給出求所有上下近似約簡的分辨矩陣法.提出了一種