【摘 要】
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模糊集理论与粗糙集理论是两类重要的数据挖掘工具.它们能有效地处理不完备信息系统与多标签决策表.本文结合粗糙集理论与模糊集理论,讨论了不完备信息系统的数据填充问题和
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模糊集理论与粗糙集理论是两类重要的数据挖掘工具.它们能有效地处理不完备信息系统与多标签决策表.本文结合粗糙集理论与模糊集理论,讨论了不完备信息系统的数据填充问题和多标签决策表的约简问题.具体研究如下:基于模糊集的思想,本文在传统信息系统的基础上提出了模糊集值信息系统.在模糊集值信息系统中本文获得了几种二元关系,并研究了它们之间的关系.随后,根据数据类型的不同,本文提出了两种不完备数据的填充算法:模糊集值填充不完备数据以及集值(或实值)填充不完备数据.事实上,这些算法都需要将不完备信息系统转化为模糊集值信息系统.实验表明,本文提出的不完备数据填充算法与传统的填充算法相比具有较高的正确率和稳定性,并且对于探讨不完备数据对整个数据集的影响具有一定的意义.类似于模糊集值信息系统的提出方法,本文在多标签决策表中诱导了模糊多标签决策表.紧接着,在模糊多标签决策表中,本文从微观、中观、宏观三个角度给出了不同的二元关系诱导方法.以模糊多标签决策表为基石,在多标签决策表上提出了新的约简方法,即,基于模糊化的约简.理论证明,该约简方法与已有的约简方法相比,能够更好的保留对象与标签集之间相关联的不确定性程度,并且在一定条件下能够退化为已有的约简方法.考虑到多标签数据在实际中的应用,还提出了基于模糊化的特定标签集约简.最后,本文给出两个启发式算法来计算一个基于模糊化的约简和一个基于模糊化的特定标签集约简.
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