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基于多限制相容关系的不确定性研究

基于多限制相容关系的不确定性研究

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作者：林冰雁重庆理工大学

学位级别：硕士

生活中存在着许许多多的信息,其中的一些是不确定的信息。相应地,各个领域的数据量和信息量不断增加,同时人们收集数据的能力也不断增加。然而,面临着大量数据的处理问题,数据不完整性的缺陷也随之而来。所以,这就迫切需要能够处理不精... 详细信息

生活中存在着许许多多的信息,其中的一些是不确定的信息。相应地,各个领域的数据量和信息量不断增加,同时人们收集数据的能力也不断增加。然而,面临着大量数据的处理问题,数据不完整性的缺陷也随之而来。所以,这就迫切需要能够处理不精确和不完整特性的数据的理论与方法。粗糙集理论可以解决关于不确定信息的问题,同时数据存储、数据遗漏等原因会造成数据的不完备性,这就将经典的信息系统拓展到不完备区间值决策信息系统(HvDIS)。从粒计算的角度看,信息系统中的一个二元关系可视为一个粒度,两个精确概念(上近似和下近似)可以用来描述不确定概念,而概念的不确定性是由于边界域的存在而产生的。首先,为了将对象进行分类,基于集对分析理论,本文定义出论域上的新的二元关系,即多限制相容关系,并在不完备区间值决策信息系统中构建单粒度粗糙集(SGRS)模型,研究其相关性质。然后,利用增量学习技术来求解在动态数据下的近似集合,给出了计算近似集合的方法与算法。最后,从多视角的观点研究问题,建立并讨论两个多粒度粗糙集模型:本文主要的创新点描述如下:1.在IIvDIS中,结合区间的相似度与集对分析理论,定义出多限制相容关系,利用该关系来逼近不确定概念,进而建立单粒度粗糙集模型,研究其基本性质。另外,利用粗糙度和依赖度度量单粒度粗糙集的不确定性,丰富不确定性研究理论。2.以IIvDIS为研究背景,在SGRS模型中,当研究的对象个数随时间增加或者减少时,同一概念(论域的子集)的刻画也会随之发生改变。在保持属性集合不变的前提下,提出静态/动态计算近似集合的理论与方法,并通过实验验证所给动态算法的优势。3.从粒计算的多视角特点出发,建立多粒度粗糙集(MGRS)模型:乐观多粒度粗糙集(OMGRS)模型和悲观多粒度粗糙集(PMGRS)模型。研究了这两种粗糙集的性质以及与SGRS之间的关系,提出MGRS的不确定度量方法并设计算法。进一步探讨MGRS与SGRS的不确定度量方法之间的联系。最终,选取UCI数据集进行实验,以便证明所提出定理的正确性。

关键词：不确定性度量不完备区间值决策信息系统多限制相容关系多粒度粗糙集近似更新

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