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区间直觉模糊信息系统的知识发现

作　者: 李一勃
导　师: 王艳平
学　校: 辽宁工业大学
专　业: 应用数学
关键词: 区间直觉模糊集信息系统知识发现包含度区分矩阵粗糙逻辑
分类号: TP18
类　型: 硕士论文
年　份: 2014年
下　载: 23次
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内容摘要

知识发现是人工智能领域研究的重要内容之一，粗糙集理论为复杂系统的知识获取提供了一种新的方法。目前，在各种不同的完备的和不完备的信息系统中，众多学者分别讨论了知识约简和规则提取方法，如：经典的Pawlak信息系统，模糊信息系统，随机信息系统，格值信息系统。随着粗糙集理论的不断发展和完善，将区间直觉模糊集和粗糙集理论融合建模用于不确定系统的知识发现和知识处理成为一个自然的课题。本文在此基础上，对区间直觉模糊信息系统的知识发现问题进行研究，具体内容如下。（1）首先将包含度概念应用到区间直觉模糊信息系统的知识获取中。给出区间直觉模糊集的包含度概念和公式，应用最大包含度给出最大协调约简，进而给出提取规则。其次，给出了不完备的区间直觉模糊目标信息系统的定义；建立了基于相容关系的粗糙区间直觉模糊集模型；给出了精度约简的定义；区分矩阵、区分函数和规则提取的具体方法。并分别给出实际算例说明方法的合理性和有效性。（2）将变精度粗糙集与区间直觉模糊集融合，用于带有噪声的区间直觉模糊信息系统的知识获取。对于粗糙区间直觉模糊决策表，通过截集将输出区间直觉模糊集转化为普通集合，定义其粗糙隶属函数。利用新的粗糙隶属函数，并通过设定置信阈值，建立变精度粗糙区间直觉模糊集模型。给出粗糙区间直觉模糊决策表的近似约简和概率决策规则获取方法。（3）将区间直觉模糊粗糙集引入到逻辑推理中，拓展了经典模糊逻辑中的语义推理。首先给出区间直觉模糊命题逻辑的5个逻辑值，即区间直觉模糊真、区间直觉模糊假、区间直觉模糊粗糙真、区间直觉模糊粗糙假和区间直觉模糊粗糙不相容；进而讨论近似空间中区间直觉模糊粗糙命题公式的语义；在区间直觉模糊粗糙逻辑语义的基础上，讨论直觉模糊粗糙逻辑的运算；最后给出含有各种逻辑公式的语义推理方法。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-9
1 绪论  9-12
  1.1 选题的意义及必要性  9
  1.2 粗糙集理论及广义模糊集的研究状况  9-10
  1.3 区间直觉模糊粗糙集的研究现状  10
  1.4 本文主要工作  10-12
2 粗糙集与广义模糊集的基本理论  12-19
  2.1 粗糙集基本概念  12-13
  2.2 模糊粗糙集  13-14
  2.3 直觉模糊集  14-15
  2.4 区间直觉模糊集  15-19
3 区间直觉模糊信息系统的知识获取  19-30
  3.1 完备的区间直觉模糊集信息系统的知识获取  19-23
    3.1.1 区间直觉模糊集的包含度  19
    3.1.2 区间直觉模糊信息系统的决策规则及其约简  19-23
  3.2 不完备的区间直觉模糊集信息系统的知识获取  23-29
    3.2.1 不完备区间直觉模糊决策信息系统  23-24
    3.2.2 精度约简  24
    3.2.3 区分矩阵与区分函数  24-25
    3.2.4 规则提取  25-29
  3.3 本章小结  29-30
4 基于变精度粗糙区间直觉模糊集的知识获取  30-35
  4.1 粗糙隶属函数  30-31
  4.2 变精度粗糙区间直觉模糊集模型  31
  4.3 粗糙区间直觉模糊决策表的概率规则获取方法  31-34
  4.4 本章小结  34-35
5 区间直觉模糊粗糙逻辑的语义及其推理  35-42
  5.1 预备知识  35-36
  5.2 区间直觉模糊粗糙逻辑的概念  36
  5.3 区间直觉模糊粗糙集的逻辑运算  36-37
  5.4 区间直觉模糊粗糙逻辑语义推理  37-41
    5.4.1 含有“→”公式的区间直觉模糊粗糙逻辑语义推理  37-40
    5.4.2 含有“ ﹁”公式的区间直觉模糊粗糙语义推理  40-41
    5.4.3 含有“ ∧,∨”公式的区间直觉模糊粗糙语义推理  41
  5.5 本章小结  41-42
6 结论  42-43
参考文献  43-46
攻读硕士期间发表学术论文情况  46-47
致谢  47

区间直觉模糊信息系统的知识发现

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