文档介绍：变精度粗糙集属性约简及应用研究摘要它的特点是不需要任何先验信息,已经在决策分析、知识获取、模式研究了变精度粗糙集的属性约简算法。本文从分类质量和等价类约简算法,这个算法确保得到真正的约简。实例表明,算法是有效的。粗糙集理论是处理模糊和不确定性问题的一个重要的数学工具,识别、医疗诊断、金融分析等领域取得了成功的应用。属性约简的研究是粗糙集理论是核心内容之一,寻找信息系统的最优约简或全部约简已被证明是一个侍狻1疚脑诒渚ǘ却糙集的属性约简及应用方面做了如下主要研究:这两个层次上各提出了一个属性约简算法。基于分类质量层次提出了信息度和重要度加权的变精度粗糙集的约简算法,这个算法综合考虑了属性所包含的信息量和属性区分对象多少这两个因素,进一步提高了约简的质量。另外提出了基于等价类层次的变精度的粗糙集的属性论文还研究了变精度粗糙集属性约简在沪深煞治鲋械挠τ谩作者选出了在年日前个交易日内,涨幅在%以上的只股票为研究对象,以收益、资产收益率等鲋副晡J粜裕立了一个应用模型。经过数据预处理,利用信息度和重要度加权的约简算法进行了约简,得出了约简。在约简的基础上,用臣品治软件进行了非线性回归分析,结论是显著的,在约简的基础上大大简化了分析复杂度。此应用进一步拓展了变精度粗糙集在金融分析领域的应用,具有一定的创新性与实用性。关键词变精度粗糙集属性约简金融分析股票
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第滦髀引言国内外相关文献综述粗糙集理论是继模糊集和概率论理论之后,又一处理不精确、不确定性、不完整问题的数学工具。由于粗糙集理论分析这些问题不需要其他的附加信息和先验知识,在处理不确定性问题上有着独特的优势,自提出多年来在数据挖掘中发挥了越来越重要理论是波兰数学家甈淌谔岢龅囊恢质莘治隼砺踤是一种新的处理模糊性和不确定性问题的数学工具。目前,粗糙集理论已经成为数据挖掘的一个重要方法,因为它不需要关于数据的任何预备的或额外的信息。它的主要思想就是在保持分类能力不变的前提下,通过知识约简,导出问题的决策或分类规则。属性约简是粗糙集知识发现的核心内容之一,它描述了信息系统属性集中的每个属性是否都是必要的以及如何删除不必要的知识。经过多年的研究,已经知道求粗糙集的最小属性约简是一个侍獬埃衷谘芯砍龅氖粜栽技蛩惴ㄖ饕S校夯谇志卣蟆⑾喙矩阵等算法,启发式信息约简算法,结合遗传算法的约简算法,、不一致、不完整等各种不完备信息,并从中发现隐含的知识、揭示潜在的规律的数学工具。目前,粗糙集理论已经在模式识别、机器学习、决策支持、过程控制、预测建模等许多科学与工程领域得到成功的应用。粗糙集理论是建立在分类机制基础上的,它将分类理解为特定空间上的等价关系,,每一被划分的集合称为概念,其主要思想是利用己知的知识库,将不精确或不确定的知识用已知知识库中的知识来近似刻画。该理论的作用。了相当的成效。,:‘
与其他处理不确定和不精确问题的理论的最显著的区别是它不需要处理数据集合之外的任何先验信息,所以对问题的不确定性的描述或处理是比较客观的,与概率论、,因而它的分类是精确的,亦即只考虑完全“包含一与“不包含一,而没有某种程度上的“包含一与“,,它是在基本粗