基于改进区分矩阵的属性约简算法分析与应用-analysis and application of attribute reduction algorithm based on improved discernibility matrix.docx
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基于改进区分矩阵的属性约简算法分析与应用-analysis and application of attribute reduction algorithm based on improved discernibility matrix
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目 录
摘 要 I
Abstract II
1 绪论 1
1.1 研究背景及意义 1
1.2 国内外研究综述 2
1.3 论文主要研究内容 4
2 属性约简基础理论 7
2.1 知识的定义和表达 7
2.1.1 信息系统的相关概念 7
2.1.2 近似空间 8
2.1.3 决策表 8
2.1.4 知识系统的简化 9
2.2 知识约简 10
2.2.1 属性约简 10
2.2.2 属性值约简 15
3 改进的区分矩阵的属性约简算法 17
3.1 属性约简算法存在的问题 17
3.2 改进的区分矩阵属性约简算法 18
3.2.1 对不相容决策表的处理 18
3.2.2 对属性约简的改进 22
3.2.3 基于属性值约简的改进 26
3.2.4 本文的总的改进算法 27
3.3 实验及结果分析 32
3.3.1 实验环境 32
3.3.2 实验结果 32
3.3.3 结果分析 32
3.4 本文改进算法的优点 34
4 属性约简算法在矿井风机故障规则提取中的应用研究 35
4.1 属性约简在机械故障诊断中的应用概述 35
4.2 矿井风机故障概述 36
4.2.1 风机故障的主要原因及特征 36
4.2.2 矿井风机故障案例 38
4.3 属性约简算法在矿井风机故障规则提取中的应用 39
4.3.1 构建矿井风机故障决策知识表 40
4.3.2 矿井风机故障属性约简 44
4.3.3 矿井风机故障规则提取 47
5 总结与展望 50
5.1 总结 50
5.2 展望 50
参 考 文 献 52
作 者 简 历 55
学位论文数据集 57
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1 绪论
1.1 研究背景及意义
随着科技的进步,尤其是信息技术的迅速发展,把我们带入了一个崭新的信息时代。 面对巨大和复杂的信息资源,传统的数据分析工具已经无法获得数据间内在的关系和隐含 信息,研究人员一直在努力寻找科学地、智能地、自动地把数据转换成有用信息和知识的 技术和工具,帮助人们更好地利用这些数据进行决策分析和研究。基于概率方法的证据理 论和模糊集是处理不确定信息的两种方法,也已经应用于一些实际领域,但这些方法需要 一些先验知识或数据的附加信息,而这些信息有时并不容易得到。粗糙集理论恰好在这样 的背景下产生,粗糙集理论与数据挖掘密切相关。在数据挖掘的过程中,影响我们的决策 的主要是数据库中存在的大量冗余数据,而粗糙集理论由于其不需要任何附加信息或先验 知识的优点,使其成为在得到决策规则和推理过程方面是最有利的工具。粗糙集既可以在 不影响数据本身所要表达的信息下使原来的数量大为浓缩,又可以产生决策规则,从而可 以挖掘数据中的有效决策信息。
粗糙集理论的知识约简可以在知识库中运用。一个知识库中得到的决策知识表通过粗 糙集进行属性约简、属性值约简,对得到的最小决策表进行规则提取。一个决策知识表通 过约简后得到的最小决策表中属性个数越少,则提取的规则就越少,而利用这些规则对新 的记录进行判断或分类时的成本就越低。所以,在现实中,各位学者总是在研究最有效的 约简方法,以使能得到最少的属性集。
本文通过对现有的粗糙集属性约简算法进行研究,分析了现有算法的问题,比如一般 算法忽略了现实应用中经常存在不相容数据记录的情况,对不相容数据的处理上,现有算 法一般对其逃避;一般算法忽略了属性值约简的重要性,但是在大多数情况下,只进行了 属性约简后还会存在着一些冗余属性。面对上述问题,找到一个能兼顾以上方面的算法尤 为重要。
在煤矿生产安全管理工作中,通风系统的正常运作起到关键作用。所以,煤矿安全生 产中矿井风机能否正常工作显得非常重要。近些年来,对煤矿风机故障的研究引起了各界 专家学者的重视,能否找到一种科学有效的方法对风机故障诊断进行研究成为大家争相研 究的课题。本文在《基于数据挖掘的煤矿灾害预测研究》的项目背景下,拟用粗糙集中的 属性约简算法对矿井风机故障规则提取进行研究,在对矿井风机故障特征的分析后,利用 粗糙集中知识约简理论对矿井风机故障的规则提取无疑为机械故障诊断技术提出了一种
新思路。通过此方法提取的故障规则可以增强矿井风机运行的可靠性和安全性,同时对风
机的使用率也有所提高,另外从经济效益上考虑还能减少风机修理的维护费用和维修费 用,是成本大大减少。
1.2 国内外研究综述
1982 年,波兰科学家 Z.Pawlak 发表一篇名为《Rough Sets》的论文,由此宣告粗糙集 理论诞生。他提出的是一种新型的数学工具,用来处理模糊和不确定的数据 [1] 。但当时 该论文是用波兰文发表的,因此,这项研究也只是在东欧各国风靡一
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