【摘 要】
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粗集理论,由Z.Pawlak于1982年提出,它作为一种处理不确定性与模糊性的新兴数据工具,得到了越来越广泛的应用,特别在决策分析领域.文章分析了粗集理论在决策规则提取方面的应
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粗集理论,由Z.Pawlak于1982年提出,它作为一种处理不确定性与模糊性的新兴数据工具,得到了越来越广泛的应用,特别在决策分析领域.文章分析了粗集理论在决策规则提取方面的应用,从决策表的预处理,到决策规则的提取,决策规则的评价.第一章,文章简单介绍了粗集理论的基础知识.第二章,文章讨论了决策表的预处理,特别是简单的数据过滤问题.传统的方法是将决策表转化为二元的决策表,这往往占用大量的存储空间.文章中提出了一种基于过滤矩阵的简单数据过滤方法,并针对不同的情况(是否保持属性值序关系)提出了不同的计算策略;最后,文章分析了此方法的有效性:可以提高决策表的统计意义.第三章,文章分析了决策规则的提取问题.首先,文章简单比较了几种决策规则提取算法,包括:最小数目的决策规则,所有的决策规则,用户满意的决策规则的提取算法;随后,文章分析了动态情况下的决策规则提取问题,即决策表在不断更新的情况下,决策规则的维护问题.文章中提出了一种新的规则提取算法:它不是简单地对更新后的决策表进行决策规则提取,而是充分利用已有的决策规则信息,在搜索决策表之前,尽量减小搜索候选集的大小.通过分析表明这种方法不仅可以大大减少计算时间,降低计算的复杂性,而且是十分实用的.第四章,文章分析了决策规则的评价问题.文章提出了一种简单易于计算的评价指标,可以有效的表达所提取的决策规则的预测能力.文章针对不同的几种决策规则:NN规则,NO规则,OO规则,NO-O规则,分析了评价指标的计算以及它们相应的性质.对于NN规则,通过分析发现:这一评价指标与Z.Pawlak定义的"近似质量"是一致的.另外,文章分析了在决策属性中存在等级结构情况下,评价指标的变化情况.对于NO规则,OO规则,NO-O规则,文章重点分析了评价指标计算过程中关于权重的计算,以及评价指标取极值的情况.
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