非離散型信息系統(tǒng)知識約簡的粗糙集方法.pdf

1、經(jīng)典粗糙集方法進(jìn)行知識獲取時，處理的對象大多數(shù)是具有離散型屬性值的完備信息系統(tǒng)，也就是屬性值只是一些標(biāo)識對象分類的符號的信息系統(tǒng)。國內(nèi)外學(xué)者對這一方面做出了大量的研究，并取得了豐碩的成果。然而，很多實際問題中所得到的信息系統(tǒng)，往往是不完備的、非離散的，如連續(xù)值信息系統(tǒng)、模糊值信息系統(tǒng)、區(qū)間值信息系統(tǒng)等。經(jīng)典粗糙集模型難以處理這些類型的信息系統(tǒng)的知識約簡問題或無法獲得預(yù)期的效果。
　　 本文主要研究在幾類非離散型信息系統(tǒng)中建立擴展

2、粗糙集模型，討論系統(tǒng)的屬性約簡與優(yōu)化決策規(guī)則獲取問題。研究內(nèi)容主要分為以下幾章：
　　 第三章研究兩類不完備信息系統(tǒng)的知識約簡問題。
　　 第一節(jié)討論同時具有丟失型和遺漏型未知屬性值的廣義不完備系統(tǒng)的屬性約簡與最優(yōu)決策規(guī)則的獲取。在這類信息系統(tǒng)中，首先利用基于特征關(guān)系的最大相容類方法對論域進(jìn)行分類，引入基于最大相容類的相對約簡，基于提出的屬性特征描述來定義決策規(guī)則。然后，給出相關(guān)的判定定理，并構(gòu)造區(qū)分函數(shù)，利用布爾推理技

3、術(shù)來計算最大相容類的相對約簡，由此導(dǎo)出最優(yōu)決策規(guī)則。最后，給出了系統(tǒng)的相對約簡的概念和計算方法。
　　 第二節(jié)討論不協(xié)調(diào)集值決策信息系統(tǒng)的屬性約簡。利用基于屬性值的相似度所定義的相容關(guān)系對論域進(jìn)行分類，引入系統(tǒng)的下、上分布約簡的概念，討論它們之間的關(guān)系，并給出下、上分布約簡的判定定理與區(qū)分函數(shù)，從而得到不協(xié)調(diào)集值決策信息系統(tǒng)屬性約簡的計算方法。
　　 第四章研究三類模糊值信息系統(tǒng)的知識約簡問題。
　　 第一節(jié)討論

4、模糊目標(biāo)信息系統(tǒng)的屬性約簡與最優(yōu)決策規(guī)則的獲取。首先在系統(tǒng)中分別引入了三種屬性約簡，即下、上和區(qū)間近似約簡，給出了相應(yīng)的判定定理與區(qū)分函數(shù)，由此可以計算對象的三種近似約簡。然后，基于這些約簡，獲得三種最優(yōu)決策規(guī)則，并討論了它們的確定度。最后，給出了系統(tǒng)的三種近似約簡的定義和計算方法。
　　 第二節(jié)討論不完備模糊目標(biāo)信息系統(tǒng)的屬性約簡與最優(yōu)決策規(guī)則的獲取。在不完備模糊目標(biāo)信息系統(tǒng)中，首先利用最大相容類對論域分類，基于最大相容類定義

5、模糊近似。然后，提出關(guān)于最大相容類的三種相對約簡，并基于提出的屬性特征描述定義三種模糊決策規(guī)則。給出相應(yīng)的判定定理和區(qū)分函數(shù)，通過利用布爾推理技術(shù)計算相對約簡，由此得到系統(tǒng)的最優(yōu)模糊決策規(guī)則。最后，給出了關(guān)于系統(tǒng)的三種相對約簡的定義和計算方法。
　　 第三節(jié)討論條件屬性和決策屬性都是模糊的模糊決策信息系統(tǒng)的屬性簡化與簡化決策規(guī)則的獲取。通過考慮兩個對象間的相似度定義近似不可區(qū)分關(guān)系，利用近似不可區(qū)分關(guān)系來代替經(jīng)典模型中的不可區(qū)分

6、關(guān)系來處理屬性簡化及簡化決策規(guī)則獲取問題。提出了兩個對象間的協(xié)調(diào)度的概念，進(jìn)一步利用協(xié)調(diào)度所確定的協(xié)調(diào)矩陣來定義對象的屬性簡化，并由此導(dǎo)出簡化的決策規(guī)則。給出對象簡化的判定定理并由此構(gòu)造區(qū)分函數(shù)，利用布爾推理技術(shù)來計算這些簡化。最后，進(jìn)一步討論系統(tǒng)的屬性簡化。
　　 第五章研究區(qū)間值決策信息系統(tǒng)屬性約簡與最優(yōu)決策規(guī)則的獲取。首先，借助于兩個不同對象關(guān)于同一屬性的屬性區(qū)間值的相似度，構(gòu)造模糊相似矩陣，通過給定閾值β，導(dǎo)出一種β-相