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一種新的相對約簡算法

大小:0.24 MB 人氣:0 2017-12-20 需要積分:1

  信息系統是一個具有對象和屬性關系的數據庫,這種數據庫隱含著知識的對象與屬性之間的關系,最終表達的知識模式是用屬性來表達的,具有明確的直觀含義,可以被理解。當今的信息系統以電子計算機和現代通信技術為基本信息處理手段,運用數學的方法,為管理決策提供信息服務。

  科學技術的進步使得信息技術的發展十分迅速,應用范圍也在不斷擴展。近十年來信息呈現爆炸式增長。如此海量的數據,如何找出其內在聯系?如何從中提取出重要的內容,忽略錯誤的數據造成的影響并且縮減冗余信息?同時,現實世界中客觀事物和現象往往是不確定的,或具有不完備性,而人們主觀的認識領域的信息和知識大多也是不精確的,這就要求在知識的表示和處理時能夠反映這種不確定性。在此背景下,數據挖掘和數據庫知識發現成為了新的研究領域。

  在DM和KDD的諸多理論以及方法中,模糊集、粗糙集、神經網絡、遺傳算法、證據理論等,都非常有效,其理論得到了不斷的發展完善,應用也得到了很好的實踐和推廣。每種理論各自有自己的優缺點,因而可以進行互補性研究,充分利用它們的長處。

  在不完備信息系統約簡方面,最常見的是利用辨識矩陣和布爾推理方法,Kryszkieewicz給出丁不完備決策表的知識約簡方法,并且提出了一種獲取最優規則的方法。Leung等提出了基于極大相容塊技術的方法。國內學者也提出了許多約簡算法。

  盡管不完備決策表缺少信息,但仍然蘊涵一些有用的知識,這些知識對于不完備信息下的決策,是很有意義的。本文將證據理論的概念融入粗糙集,給出了一種新的計算不完備決策表相對約簡的算法,并用實例進行了驗證,分析了算法的復雜度。

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