【摘 要】
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粗糙集模型作为一种重要的粒计算模型,是处理数据的重要工具.随着粗糙集相关理论的不断完善,粗糙集数据分析已经广泛应用于机器学习、模式识别、数据挖掘等领域.大数据时代已经到来,各行各业面临着要处理海量且复杂的数据的问题.那么如何对大数据进行有效筛选并用于大规模数据分析,是本文研究的主要内容.在实际生活中,由于数据来源的多样性,信息系统常出现集值型数据,在集值信息系统上建立局部粗糙集模型,从而进一步对集
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粗糙集模型作为一种重要的粒计算模型,是处理数据的重要工具.随着粗糙集相关理论的不断完善,粗糙集数据分析已经广泛应用于机器学习、模式识别、数据挖掘等领域.大数据时代已经到来,各行各业面临着要处理海量且复杂的数据的问题.那么如何对大数据进行有效筛选并用于大规模数据分析,是本文研究的主要内容.在实际生活中,由于数据来源的多样性,信息系统常出现集值型数据,在集值信息系统上建立局部粗糙集模型,从而进一步对集值型数据进行有效的处理,把我们筛选的信息范围缩小至局部中,排除那些与目标概念完全无关的全局中冗余的信息,减少时间的消耗和简化计算步骤.本文在集值信息系统上建立局部粗糙集模型,研究该背景下的局部相容粗糙集的属性约简问题.实际应用中,随着信息的不断更新,信息系统会发生动态变化,特别是属性集的变化.因此,在局部相容粗糙集模型的基础上,本文提出基于矩阵的动态局部相容粗糙集的增量方法.同时考虑到从不同角度观察和分析同一问题,所以在多粒度的视角下,建立局部多粒度相容粗糙集模型.为了使多粒度粗糙集的应用更加广泛,引入特征函数,提出基于相容关系的局部广义变精度多粒度粗糙集模型.在此基础上,研究其属性约简的方法.论文主要分为以下三个方面的内容:（1）在集值信息系统上建立基于相容关系的局部粗糙集模型,研究其相关性质和属性约简问题.此外,研究当属性集发生动态变化时,如何快速且高效地对局部相容粗糙集进行上下近似更新.因此,提出一种通过更新局部关系矩阵的增量方法用于其动态更新,并对所提出动态更新算法进行实验分析,充分说明算法的有效性.（2）在集值信息系统中上将局部粗糙集与多粒度相容粗糙集模型结合起来,建立两种局部多粒度相容粗糙集模型,分别是局部乐观多粒度相容粗糙集和局部悲观多粒度相容粗糙集,并对这两种模型的相关性质进行研究,同时给出局部乐观多粒度相容粗糙集和全局乐观多粒度相容粗糙集的下近似算法,并用例子对所提算法进行具体说明.（3）在集值信息系统上建立基于相容关系的局部广义变精度多粒度粗糙集模型,探讨其相关性质,进一步给出属性内部重要度和外部重要度的定义,同时研究其在集值决策信息系统的局部约简算法和全局约简算法,并通过实验来验证所提算法的有效性.
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