多粒度序值信息系统的标记结构与粗糙近似

【摘要】粗糙集理论是由波兰数学家Pawlak于20世纪80年代初提出的用于处理不完全信息的一种数据分析工具。该理论是经典集合论的一种推广形式，它已经被证明在专家系统、机器学习、模式识别、决策分析、过程控制、数据库知识发现等人工智能领域获得了成功应用。近似空间是Pawlak粗糙集理论的一个基本结构，它由一个论域和定义在论域上的一个二元等价关系所构成，由近似空间可以构造性地定义集合的下近似与上近似。而粗糙集理论的应用大部分都可以归结为对象-属性值表示模型，称为信息系统。利用决策类关于由条件属性集导出的近似空间的下近似和上近似，蕴含在决策信息系统中的知识可以以决策规则的形式被挖掘出来。我们知道，在Pawlak粗糙集理论中的信息系统中，每一个对象在每一个属性上只能取一个值，这样的信息系统我们称之为单粒度信息系统。然而，在现实生活中，人们往往需要对同一属性上的对象从不同的粒度进行观测，即在实际生活的多粒度信息系统中，根据观测的粒度或尺度不同，一个对象在同一属性上可以取不同的值。因此，粒计算是粗糙集理论中的一种重要的知识表示和数据挖掘方法，它以粒为基本计算单位，模拟人类思考模式，以处理大规模复杂数据和信息等为目标。在现实生活中，还存在一些更加复杂的数据结构，针对不同的需求，可能存在着对对象进行排序问题，因此，如何从具有多层次结构的序信息系统中发现知识是一个重要的实际问题。为了研究多粒度标记序信息系统的知识获取问题，本文我们提出多粒度序标记结构的概念并讨论由它导出的粗糙近似。本文我们从粒计算的角度出发，针对多粒度数据排序的知识表示问题，研究多粒度序标记结构及其粗糙近似。首先，介绍了序标记结构的概念，并在序标记结构的对象集中定义了一个优势关系，同时给出了由优势关系导出的优势标记块，并进一步定义了基于优势关系的集合的序下近似与序上近似和序标记下近似与序标记上近似的概念，首先，介绍了序标记结构的概念，并在序标记结构的对象集中定义了一个优势关系，同时给出了由优势关系导出的优势标记块，并进一步定义了基于优势关系的集合的序下近似与序上近似和序标记下近似与序标记上近似的概念.最后，提出了多粒度序值信息系统的概念，给出了多粒度序值信息系统中的在不同粒度下的下近似和上近似的定义，并讨论了粗糙近似的一些性质。
【作者】高仓健；
【导师】吴伟志；
【作者基本信息】浙江海洋学院，农业信息化（专业学位），2014，硕士
【关键词】粗糙集；多粒度序信息系统；粒计算；数据挖掘；近似；

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