文档介绍：西南交通大学研究生学位论文二�欢�晡逶率��年姓专国内图书分类号:���国际图书分类号:��密级:公开
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学位论文作者签名:�#畆。%西南交通大学学位论文版权使用授权书��槐C芤ㄊ褂帽臼谌ㄊ椤�日期:工�痡.���本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权西南交通大学可以将本论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复印手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于��C芸冢��年解密后适用本授权书;�朐谝陨戏娇蚰诖颉��指导老师签名:日期:
学位论文作者签名:/司拟山西南交通大学硕士学位论文主要工作�毕�声明�!��觏:Ⅻ�踠本人在学位论文中所做的主要工作或贡献如下:��在特性关系粗糙集模型下,属性不变,对象增删时,分析了其中特性集的变化,给出增量更新给定概念�韵笞蛹�过对比实验验证了算法的有效性。��通过引入允许的错误分类概率,的近似集方法,提出了相应的算法,并通给出变精度特性关系粗糙集模型的定义,在该模型下,属性不变,对象增删时,分析了其中特性集的变化与引入的错误分类概率之间的关系,进而提出变精度特性关系粗糙集模型中增量更新近似集的方法,设计了相应的增量更新算法,并通过对比实验验证了算法的有效性。本人郑重声明:所呈交的学位论文,是在导师指导下独立进行研究工作所得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体己经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体,均已在文中作了明确的说明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。
摘要西南交通大学硕士研究生学位论文第��经典粗糙集理论的提出主要是针对完备信息系统,其对数据的完整性和精确性要求很高,在数据的处理和分析上存在着一定的局限性。由于现今海量数据中常常存在数据的缺失。作为经典粗糙集理论的一种扩展,特性关系粗糙集模型同时考虑了数据缺失中的两种情形,即不关心数据和丢失的数据,可以较为有效地解决经典粗糙集模型在实际应用中的局限性。另一方面,随着信息技术的发展,人们已采集到海量的数据,而且这些数据是不断变化的,采用传统的粗糙集理论与方法很难满足这些需要,因此,研究基于扩展粗糙集模型的增量式更新算法成为人们研究的一个热点问题。本文主要讨论基于特性关系粗糙集模型的增量式更新算法。在属性不变,对象增删情形下,分析了特性关系粗糙集模型中特性集的变化,提出增量更新给定概念��象子集�慕�萍�椒ǎ�⑸杓屏讼嘤Φ乃惴ǎ黄浯危�ü��朐市淼拇砦蠓掷喔怕剩�给出变精度特性关系粗糙集模型的定义,当属性不变,对象增删时,分析了在该模型下特性集的变化与引入的错误分类概率之间的关系,进而提出变精度特性关系粗糙集模型中增量更新近似集的方法,设计了相应的增量更新算法;最后,分析了所提出的两种增量算法的时间复杂度,并通过实验仿真比较了非增量算法与增量算法的计算时间,结果验证了增量更新算法具有较好的性能,有助于提高决策规则获取的效率。关键词:粗糙集;特性关系;增量学习;近似集;信息系统
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