【摘 要】
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属性约简是粗糙集理论的主要内容,也是数据分析的有效手段,相关研究具有重要价值及意义.传统决策分类属性约简适用于所有决策类优化,针对实际中存在的局部优化需求,特定类约简应运而生.粗糙集的不确定性主要存在于边界域,而基于边界域的属性约简主要停留在决策分类约简,相关的特定类约简罕见相关研究报道.为此,本学位论文基于粗糙集不确定度构建,对比决策分类不确定度约简,提出特定类不确定度约简,研究约简横向关系、层
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属性约简是粗糙集理论的主要内容,也是数据分析的有效手段,相关研究具有重要价值及意义.传统决策分类属性约简适用于所有决策类优化,针对实际中存在的局部优化需求,特定类约简应运而生.粗糙集的不确定性主要存在于边界域,而基于边界域的属性约简主要停留在决策分类约简,相关的特定类约简罕见相关研究报道.为此,本学位论文基于粗糙集不确定度构建,对比决策分类不确定度约简,提出特定类不确定度约简,研究约简横向关系、层次关系以及扩张变换.主要研究内容涉及以下三个方面:（1）针对特定类属性约简,采用粗糙集边界的角度进行探讨.层次分解高层不确定度,建立中层不确定度并研究粒化单调性等性质,在此基础上提出相应的特定类不确定度约简及其启发式约简算法,实例验证相关性质的正确性,采用4类UCI数据集进行实验,证明特定类不确定度的粒化单调性.（2）在约简横向关联上,研究特定类不确定度约简与特定类正域约简、特定类近似约简的关系.在协调类时,3种约简是等价的,不协调类才可能引起特定类不确定度约简强于且不同于特定类正域约简、特定类近似约简.在约简纵向关联上,研究特定类不确定度约简与决策分类不确定度约简的关系.表达约简条件的相关性、约简的转化条件以及决策分类约简到特定类约简的派生性.（3）基于上述工作基础,将特定类不确定度约简推广到具有更强不确定性描述能力的区间值信息系统中.在区间值信息系统中定义特定类不确定度并研究粒化单调性等性质,进而构建特定类不确定度约简,提供算法并进行实例验证.综上所述,新建的特定类不确定度约简具有改进性,通过实例、算法和实验对约简进行了完善,适用于特定决策类的优化处理与不确定性应用.
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