專家系統(tǒng)中知識獲取的“粗糙集”方法.pdf

1、專家系統(tǒng)(expert system)是一種在相關(guān)領(lǐng)域中具有專家水平解題能力的智能程序系統(tǒng),它能運用領(lǐng)域?qū)＜叶嗄攴e累的經(jīng)驗與專門知識,模擬人類專家的思維過程,求解需要專家才能解決的困難問題.知識獲取是專家系統(tǒng)建造的關(guān)鍵和"瓶頸".該文就解決這一問題,開展了知識獲取的研究.粗糙集理論是—種建立在集合論基礎(chǔ)上的軟計算辦法,它認為知識是人類和其他物種所固有的分類能力,由此擴展出知識約簡、相對約簡、知識的依賴性等概念.該文通過對決策表的相對約簡

2、,獲取去除冗余屬性的決策規(guī)則.由于標準粗糙集模型對數(shù)據(jù)噪音高度敏感以及工程應(yīng)用中數(shù)據(jù)噪音引入的不可避免性,標準粗糙集模型在實際應(yīng)用中存在一系列問題,為克服數(shù)據(jù)噪音以及規(guī)則泛化的需要,該文采用變精度模型,由此模型引入近似約簡方法.該文在將粗糙集理論及變精度粗糙集模型應(yīng)用于實際的同時,注重研究了適當數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的建立.為提高數(shù)據(jù)利用率,提升規(guī)則生成的質(zhì)量,提出了平分互測規(guī)則集泛化能力考核方法.為進一步克服數(shù)據(jù)噪音以及確定最優(yōu)約簡,提出了動態(tài)約簡