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    这粗糙集理论于1982年由波兰数学家Z. Pawlak提出，它是一种对不完整数据进行分析、推理、学习、发现的新方法。本文在理论研究的基础上，将粗糙集理论应用在列车运行调整的实际案例中，说明粗糙集在决策简化过程中的实际应用意义。
    本文首先研究了的粗糙集理论中的基本概念，讨论了粗糙集理论提出的背景、集合的等价关系、知识的分类观点及粗糙集的定义。然后研究了决策表约简中有关知识约简的方法，具体分为属性约简算法和属性值约简算法俩种。最后为了说明粗糙集理论的实际应用性，将粗糙集理论运用于列车运行调整的实际案例中，基于调度指挥管理系统（Dispatch Management Information Syatem，简称DMIS）中列车运行调整的经验数据，对列车运行调整的决策系统做了知识的约简，从而得出最终的列车运行调整的决策规则。论文为粗糙集理论和知识约简的应用提供了理论基础和可借鉴的实例。9189
    关键词  粗糙集  多源信息  知识约简  决策毕 业 论 文 外 文 摘 要
    Title    Decision-making Knowledge Redact Of Multi-source Information Based On Rough Set Theory
    Abstract  The rough set theory was raised by the Polish mathematician Z.Pawlak,in 1982.It is a new method of incomplete data analysis,reasoning,discovery.In this paper, based on theoretical studies, the rough set theory is applied in the actual case of train operation adjustment, indicting the rough set theory have a practical significance in the simplified process of decision-making.
       Based on the study of the rough set concept and decision table reduction, the rough set theory is applied in the actual case, in order to illustrate the practical application. By simplifying the data of the train operation adjustment in the Dispatch Management Information System, the final train operation adjustment decision rules are received. Paper provides a theoretical foundation and the reference for the future study of the rough set and knowledge reduction.
    Keywords   Rough Set       Multi-information      Knowledge Redact
    Decision-making

    目   录

    1引言    1
    1.1研究背景    1
    1.1.1基于粗糙集理论的知识发现    1
    1.1.2多源信息    2
    1.2本文研究内容    3
    2粗糙集理论的基本概念    5
    2.1粗糙集理论提出的背景    5
    2.2集合间的等价关系    5
    2.3知识的分类观点    6
    2.4粗糙集的定义    7
    2.4.1集合的上、下近似集    7
    2.4.2新型的隶属关系    8
    3决策表的约简    9
    3.1知识的约简    9
    3.1.1一般性的约简    9
    3.1.2相对性的约简    9
    3.1.3知识的依赖性    10
    3.2信息系统及表示    11
    3.3属性的依赖性    12
    3.4属性约简的算法    12
    3.4.1一般约简算法    13
    3.4.2分明矩阵约简算法    13
    3.4.3基于属性重要性的启发式属性约简算法    14
    3.4.4基于互信息的属性约简算法——MIBARK算法    16
    3.5属性值的约简算法    17
    3.5.1一般值约简算法    17
    3.5.2基于正域的属性值约简算法 [26]    17
    3.5.3典型的基于决策表的启发式值约简算法 [27]    17
    3.5.4基于决策矩阵值的约简算法 [28]    18
    4.基于粗糙集理论的列车运行调整决策分析    18
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