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文檔簡介
1、粒計(jì)算是信息科學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)中的一個(gè)非?;钴S的研究主題,其主要目的是在不同粒層結(jié)構(gòu)上對問題進(jìn)行求解。粒計(jì)算對問題求解具有多層次、多角度的特點(diǎn)。其基本思想是在問題求解過程中使用信息粒,從不用角度、不同層次上對問題進(jìn)行描述、推理與求解,在很大程度上能夠體現(xiàn)問題求解中的智能。粗糙集方法是一種很高效的?;惴?,但是在屬性值為連續(xù)值時(shí)往往無法處理。雖然可以離散化之后處理,可是也存在著離散化后使信息丟失的問題,所以本文提出用模糊粗糙集來代替粗糙集來
2、進(jìn)行?;S捎谀:植诩牧;惴ㄊ且环N全監(jiān)督的?;瑫r(shí)又是一種硬的劃分,所以接下來考慮無監(jiān)督的?;?。超盒?;且环N很好的粒化方式,它存在著參數(shù)選擇影響粒化結(jié)果的問題,所以針對這一問題,我們將超盒的結(jié)果作為數(shù)據(jù)粒進(jìn)行聚類,提出一種基于超盒的模糊聚類算法。
首先,提出不一致粒層的模糊粗糙集的?;椒?。由于傳統(tǒng)的?;椒ㄔ谝恢碌牧由线M(jìn)行粒化,粒層過粗或者過細(xì)可能會導(dǎo)致問題求解失敗。本文利用屬性重要度信息生成一個(gè)遞增的屬性子集序
3、列,進(jìn)而誘導(dǎo)出一系列相應(yīng)的模糊關(guān)系,進(jìn)而在多個(gè)模糊二元關(guān)系下分別考慮決策類的模糊粗糙集。由于模糊下近似中對象蘊(yùn)含著某種相似性,本文認(rèn)為下近似隸屬度大于某個(gè)閾值的對象可生成一個(gè)信息粒。利用每一個(gè)模糊二元關(guān)系生成的信息粒來更新論域,進(jìn)而誘導(dǎo)出一系列的信息粒。接下來,加入粒信息對數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類并通過聚類結(jié)果證明了我們提出的粒化算法的有效性。
其次,針對超盒存在著參數(shù)選擇影響?;Y(jié)果的問題,提出了一種基于超盒的模糊聚類算法(簡稱BFCM
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