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摘 要
糨糙集(Roulgh
于处理不确定性和含糊性知识的数学工县,其基本思想是在保持分类能力不变的
前提下,通过知识约简,导出概念的分类规则.它滗需提供相关数据鬃合外的任
何先骏信息,适合予发现数据中隐含的、潜农有用的规律,即知识,找出其成部
数据的关联关系和特征.j珏年来,租糙集理论和应用取得了很大的成功,己成为
软计算方法黪重要分支,箕涉及的矮域包括模式识别、枧嚣学习、决篡分螈移决
策支持、知识获取、知识发现等.
粗糙集是建立在等价关系基础之上的,用一对上下近似集合来表示一个不精确的
概念.出于等徐关系条俘较强,有一定豹局陵往。粳容粗髓集模覆焉糯容关系代
祷等价关系,变精艘型粗糙集模裂允许一定的分类误差,它们是经典粮糙集的两
种扩展模型.其次,研究了糖糙集理论的属性约简问题,混经证明求所有约衡和
最小约简是》印.Hard问题,而寻求属性约简的启发式算法是解决问题的一种蠢效
途径.本文诚明了程属性约简过程中决策属J漩相对于条件属性集的条件信息堂的
变化栽簿是举调递减的,磐提出了一琴孛基于僚息量豹癌发式属性约篾算法,遴过
实例分析,表明该算法是商效的;另外将属性豹简应用于我国缓倾斜薄煤层采煤,
建立了缓{}耍翁薄煤鬃采媒方式遥撵模型,褥到了采煤方式选择斡决策援粼,最蕊,
本文将粗糙集理论与神经网络等软计算方法结合,建立了粗神经网络模型,并研
究了糖糙集享搴经网终系统在一类保险决策孛的应蔫.
关键谰:粗糕集理论属性约简决策液神经网络
Abstract
set ProfessorPawlakin been
theory,initialized i980’s,has
Rough by early proved
{obeanexcellentmathematical
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