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优势关系粗糙集的近似集动态更新方法研究

作　者: 季晓岚
导　师: 李天瑞
学　校: 西南交通大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 粗糙集近似集优势关系增量更新
分类号: TP18
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 24次
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内容摘要

经典粗糙集理论作为一种处理不可分辩关系数据的数学工具,已在很多领域得到了广泛的应用。如今,基于不可分辨关系的经典粗糙集不适用于分析属性取值之间带有偏好关系的有序决策表。为解决大量带有偏好顺序多准则决策问题,基于优势关系的粗糙集模型应运而生。目前,基于优势关系粗糙集模型的研究主要集中在静态数据,而现实中决策系统里的数据是处于一个不断积累和不断更新的过程。针对数据的这种动态变化特点,研究优势关系粗糙集模型下的增量更新知识方法以提高获取知识的效率具有重要的实际意义。本文主要从属性集和属性值两个方面讨论了优势关系粗糙集模型的增量更新知识方法。在优势关系粗糙集模型下,分别讨论当决策系统中属性增加减少时和属性值粗化细化时对近似集的动态影响,提出动态更新近似集的相关定理和算法,并将所提出的动态更新算法和传统的算法在时间复杂度方面作了对比分析,最后通过实验验证了该动态更新方法的正确性和高效性,从而改善优势关系粗糙集模型中计算近似集的性能,有助于提高基于优势关系粗糙集模型的知识获取效率。

全文目录

摘要  6-7
Abstract  7-10
第1章绪论  10-18
  1.1 研究背景  10
  1.2 研究现状  10-16
    1.2.1 粗糙集理论的国内外研究现状及分析  10-13
    1.2.2 优势关系粗糙集理论的研究现状及分析  13-14
    1.2.3 基于粗糙集理论的动态维护知识方法的国内外研究现状及分析  14-16
  1.3 本文的研究内容  16
  1.4 本文的结构  16-17
  1.5 本章小结  17-18
第2章粗糙集理论基础知识  18-22
  2.1 经典粗糙集理论相关概念  18-19
    2.1.1 决策表  18
    2.1.2 近似分类  18-19
  2.2 优势关系粗糙集理论相关概念  19-21
  2.3 本章小结  21-22
第3章优势关系粗糙集模型下属性增加和减少时近似集动态更新方法  22-41
  3.1 引言  22
  3.2 基本概念  22
  3.3 属性减少时基于优势关系粗糙集模型的近似集动态更新  22-27
    3.3.1 属性减少时近似集动态更新方法  23-24
    3.3.2 算法思想及其实现过程  24-27
  3.4 属性增加时基于优势关系粗糙集模型的近似集动态更新  27-32
    3.4.1 属性增加时近似集更新方法  28-29
    3.4.2 算法思想及其实现过程  29-32
  3.5 实例分析  32-36
  3.6 仿真实验  36-40
  3.7 本章小结  40-41
第4章优势关系粗糙集模型下属性值粗化细化时近似集动态更新  41-60
  4.1 引言  41
  4.2 基本概念  41-42
  4.3 属性值粗化时基于优势关系粗糙集模型的近似集动态更新  42-48
    4.3.1 单个属性值粗化时近似集动态更新方法  42-45
    4.3.2 算法思想及实现过程  45-48
  4.4 属性值细化时基于优势关系粗糙集模型的近似集动态更新  48-53
    4.4.1 单个属性值细化时近似集动态更新方法  48-50
    4.4.2 算法思想及实现过程  50-53
  4.5 实例分析  53-56
  4.6 仿真实验  56-59
  4.7 本章小结  59-60
结论  60-62
致谢  62-63
参考文献  63-69
攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果  69

优势关系粗糙集的近似集动态更新方法研究

内容摘要

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