【摘 要】
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粗糙集理论作为智能信息处理新的研究热点,已广泛应用于众多领域,但其自身尚存在一些局限,对噪声数据非常敏感,数据分析过程中易丢失潜在有价值知识。针对标准粗糙集不足,将标准包
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粗糙集理论作为智能信息处理新的研究热点,已广泛应用于众多领域,但其自身尚存在一些局限,对噪声数据非常敏感,数据分析过程中易丢失潜在有价值知识。针对标准粗糙集不足,将标准包含关系扩展为多数包含关系的变精度粗糙集模型,分类过程允许一定程度噪声数据存在,并对约简特征、约简归并、区间约简层次和属性核等方面进行研究探讨,以发现数据间弱依赖关系,及更为泛化的数据关联及决策规则。深入分析变精度粗糙集模型约简特征,指出分析了约简过程存在跳跃现象,分类质量、相对正域和决策类下近似随属性约简不再具有单调递减特征,且打破了经典粗糙集模型中具有的等价性。针对三者分别讨论了属性可约性,并分析了三者之间的联系。由于包含度概念引入,变精度粗糙集模型约简归并情况比经典粗糙集模型复杂。论文详细分析了约简过程等价类归并的各种情况,约简归并考虑相对正域变化的同时,进一步探讨了包含度值动态变化,为区间约简研究奠定基础。详细讨论各种约简异常,结合变精度粗糙集模型特征,将特定包含度值约简扩展为包含度区间约简,建立了三层区间约简体系,从分类质量、相对正域和决策类下近似三个层次分别对约简进行区间刻画,逐步消除了约简异常。提出的区间约简评价因子,对选择区间约简有重要指导意义。结合包含度区间特性提出区间核概念,完善了变精度粗糙集理论体系。通过建立变精度粗糙集模型排序可辨识矩阵、定义并分析三种区间特征集合,给出了求取区间核思想,并以此为基础构造了启发式区间约简算法。论文最后结合实践,采用UCI数据集进行实验仿真,仿真结果进一步阐明了相关理论成果。
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