【摘 要】
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当前,海量数据信息在每一个智能行业和业务领域发挥着关键作用。面对不断更新的海量复杂数据,选择合适的数据挖掘方法并从中获取所需要的有效信息,是我们目前面临且必须要解决的问题。众所周知,粗糙集理论可以实时处理动态数据的更新,是一种非常有效的数据挖掘方法。在信息系统中,当删除冗余属性和增加全新属性时,系统的粒结构也会随之发生变化,从而引起粗糙集的两个近似算子的更新。本文以直觉模糊信息系统为研究对象,基于
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当前,海量数据信息在每一个智能行业和业务领域发挥着关键作用。面对不断更新的海量复杂数据,选择合适的数据挖掘方法并从中获取所需要的有效信息,是我们目前面临且必须要解决的问题。众所周知,粗糙集理论可以实时处理动态数据的更新,是一种非常有效的数据挖掘方法。在信息系统中,当删除冗余属性和增加全新属性时,系统的粒结构也会随之发生变化,从而引起粗糙集的两个近似算子的更新。本文以直觉模糊信息系统为研究对象,基于核函数建立核相似关系,构建相应的粗糙集模型,并在属性动态变化的情况下研究粗糙近似更新。进一步,在区间值直觉模糊信息系统下建立了基于优势关系的多粒度粗糙集模型,为有效处理不确定数据奠定了良好的理论和应用基础。具体研究内容如下:1.在直觉模糊信息系统中,通过核函数度量不同对象之间的相似程度,建立了核相似关系,构建了相应的粗糙集模型,并研究了该模型所具备的基本性质。2.为了快速实现直觉模糊信息系统中属性随时间动态变化的粗糙近似更新,本文提出两种动态更新方法。通过删除和增加属性两个方面,对粗糙近似更新。特别地,设计了两种相对应的动态更新算法,并通过实验评估了所提出更新方法的有效性。3.在区间值直觉模糊信息系统中,制定对象之间的排序规则,据此建立相对应的粗糙集模型,基于逻辑运算将不同粒度下的近似算子重新组合,建立两种多粒度粗糙集模型,在此基础上增加限制条件进一步提出介于两种多粒度粗糙集模型之间的广义多粒度粗糙集模型,进一步增大了粗糙集理论和模糊集理论应用的灵活性和解决问题的能力。
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