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基于粗糙集理论的决策规则获取方法研究

时间:2022-12-07 16:57来源:毕业论文
对经典粗糙集模型的决策规则获取以及规则的度量方法进行研究,并通过实例分析,证明了其规则获取以及度量方法的有效性

摘要对于不确定性数据的处理,统计或者其他的处理技术需要数据以外的其他先验知识,而粗糙集是处理不确定性数据的一种有效工具,它用于分析处理不确定或不完备的复杂信息,能够从大量的数据中挖掘出潜藏在事物表象之下的本质规律,并且粗糙集理论与概率论、模糊集理论等其它处理不确定性问题的方法相比较,最大的优点是不需要提供解决问题所需要的数据集以外的任何先验知识。86523

本文对经典粗糙集模型的决策规则获取以及规则的度量方法进行研究,并通过实例分析,证明了其规则获取以及度量方法的有效性。此外,本文在经典粗糙集模型规则获取及度量方法的基础上继续研究多粒度粗糙集模型中决策规则获取以及规则度量的方法 ,并通过实例分析,证明了其有效性、可行性。

毕业论文关键词 :粗糙集;规则获取;度量;多粒度。

Abstract For the uncertainty of the data processing, statistical or other processing techniques to data outside the other a priori knowledge, the rough set theory is a valid tool to uncertain data。 It is used for complex information analysis to deal with uncertain or incomplete, can dig out hidden under the appearance of things, the essence of law from a large number data, and rough set theory and probability theory, fuzzy set theory to deal with uncertainty problem in comparison, the biggest advantage need not provide required to solve the problem of the data set of any a priori knowledge。

In this paper, the classical rough set model of decision rules acquisition and rules of measurement methods are studied, and through an example analysis, it is proved that the rules to obtain and measure the effectiveness of the method。 In addition, this paper in the classical rough set model rule acquisition and measurement method based on the continue to of multi granulation rough set model of decision rule acquisition and measuring rule method, and through the example analysis proves its validity and feasibility。

Keywords: Rough set; rule acquisition; metric; multi granularity。

目   录

第一章  绪论 1

1。1 研究背景和意义 1

1。2 课题的研究现状 2

1。3 论文主要工作 2

第二章  粗糙集理论简述 3

2。1 基本概念 3

2。1。1 上近似、下近似 3

2。1。2 决策信息系统 4

2。1。3 近似精度 4

2。1。4 不可分辨关系 4

2。1。5 约简 5

第三章  单粒度下的决策规则获取 7

3。1 决策规则获取 7

3。2 决策规则的度量 8

3。3 实例分析 8

3。3。1 未处理的决策信息表 9

3。3。2 规则获取 11

第四章  多粒度下的决策规则获取 15

4。1 多粒度的基本概念 15

4。2 约简 16

4。3 决策规则 16

4。3 决策规则的度量 18

4。4 实例分析 基于粗糙集理论的决策规则获取方法研究:http://www.youerw.com/shuxue/lunwen_107336.html

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