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不完备信息系统属性约简及规则提取的研究
摘 要
经典粗糙集理论主要是利用论域上的等价关系对完备信息系统进行
属性约简及规则提取的研究。但在现实中,往往某些数据由于种种原因难
以获取或者说获取的成本过高,此时建立在等价关系模型之上的经典粗糙
集理论的应用受到限制。如何对含空值的不完备信息系统进行属性约简及
规则提取则成为一个有重要理论和实用价值的研究。
本文从经典粗糙集理论入手,分析不完备信息系统产生的原因及常见
的一些处理方法,针对不完备信息系统的一些扩充模型进行了介绍,给出
了相异关系及相似度的完整定义,并在此基础上提出了不完备信息系统的
部分空值填充算法,为后续的不完备信息系统的属性约简及规则提取打下
基础。
相容关系是处理不完备信息系统的一种比较典型的关系模型,但它的
条件过于宽松,不符合现实情况。不完备信息系统的最大特点在于空值取
值的随机性,因此基于相似度和概率的观点,提出了概率等价关系模型。
信息系统属性约简的一般思路是,根据属性重要性的大小将重要性很
小的属性约掉。本文利用粒度思想,根据粒度大小来辨别属性重要性,并
在此基础上,提出了针对通用关系模型的属性约简算法。在相容关系模型
下,通过矩阵约简算法与本文提出的约简算法相比较,验证了此算法的有
效性。并且还在概率等价关系模型下,利用此算法对不完备信息系统的属
性约简进行了实例验证,结果表明在概率等价关系模型下和在相容关系模
型下对同一个不完备系统的属性约简完全不同。本文对产生这种结果的原
因进行了深入分析。
最后,对不完备信息系统的规则提取做了初步探讨。利用规则的相关
指标对规则的提取进行限定,使提取的规则更可靠。
关键词:粗糙集;不完备信息系统;概率等价关系:属性约简;规则提取
Abstract
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of informationisbasedon relations.But
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