基于粗集理论的知识约简及其在风险识别中的应用

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本文首先介绍了粗集理论的产生、研究发展状况以及基本理论,其次介绍了风险管理的研究发展状况以及风险管理中各组成部分,接着介绍了风险识别的三种方法并分析了它们的优缺点,最后基于粗糙集理论区分矩阵改进了HORAFA算法。具体方法如下:先变换区分矩阵把变换过程中去掉的单个元素加入到约简中,再把属性在变换后区分矩阵中出现的频率最大的属性加入到约简中,最后验证约简是否是最优化的约简,如果不是则删除不必要的元素,是则保留该元素。该方法使属性约简计算量大幅减小,通过约简产生的数据、规则受外界因素影响较小,比较客观,并利用这种方法到风险识别中,通过这种知识约简能够从众多的风险因素中得到主要风险因素。
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