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代价敏感粗糙集及其应用

代价敏感粗糙集及其应用

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作者：鞠恒荣江苏科技大学

学位级别：硕士

作为智能信息处理的一种重要方法,粗糙集理论对于研究如何应用数学工具模仿人脑的思维活动和认知过程发挥着重要的作用.随着现实世界中大量应用数据在结构和形式上日益复杂化和多样化,经典粗糙集理论已经不再适应现实工程应用的需求.为... 详细信息

作为智能信息处理的一种重要方法,粗糙集理论对于研究如何应用数学工具模仿人脑的思维活动和认知过程发挥着重要的作用.随着现实世界中大量应用数据在结构和形式上日益复杂化和多样化,经典粗糙集理论已经不再适应现实工程应用的需求.为此,应用粗糙集理论处理复杂问题就必须拓展或泛化粗糙集理论的相关概念.本文从数据动态更新、测试代价敏感和决策代价敏感三个不同的视角,以粗糙集数据建模和属性约简为研究内容,获得了如下所示的研究成果:1.决策粗糙集非单调性属性约简.在决策粗糙集模型中,随着属性的单调增加,下、上近似集有可能增加也有可能减少.本文从优化角度提出了决策单调准则、一般性准则和代价准则的适应性函数并通过遗传算法求得三种准则下的约简.实验结果表明:决策单调准则约简获得了更多的正域规则;一般性准则约简获取了最多的正域规则;代价准则约简获得了最小的决策代价.2.多粒化模糊粗糙集数据动态更新.粗糙近似集和约简的动态更新是粗糙集理论非常重要的应用之一.近年来,根据不同的动态更新需求,研究者开展了大量工作.然而,基于多粒化模糊环境的动态更新的研究相对较少.本文以多粒化粗糙粗糙集为研究对象,提出了近似集动态更新的朴素算法和加速算法.在粒结构选择过程中,同样提出了朴素算法和加速算法.研究表明本文提出的加速算法大大提高了动态更新算法的运行效率,降低了算法运行消耗的时间.3.测试代价敏感粗糙集的数据建模.在不完备信息系统中,可变精度分类关系是限制容差关系的改进形式,但其并未考虑数据集中属性的测试代价.本文提出了基于测试代价敏感的可变精度分类粗糙集模型.进一步地,通过分析传统启发式算法没有考虑测试代价以及回溯算法的时间消耗等因素,提出一种新的属性重要度测量,并在此基础上设计了一种新的启发式算法.最后通过实验对比分析以说明新提出算法的有效性.4.决策粗糙集泛化模型研究.Yao等人提出的决策粗糙集模型基于传统的不可分辨关系,而不可分辨关系的定义要求过于严格.为此,本文提出了?-cut量化决策粗糙集模型.在属性约简过程中,本文在该模型下讨论了下近似单调约简和最小代价准则约简问题.实验结果表明,最小代价准则约简不仅可以获取最小的决策代价,同时能够得到很高的近似质量.

关键词：属性约简决策代价敏感动态更新粗糙集测试代价敏感

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