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⋯⋯豸匕渡⋯一芤审羡鹂学位敝作者虢≯鹃纱年歹月≯年月,口保密,在一年解密后适用本授权书。纱年岁月耆夕¨年厂月,占日河北科技大学学位论文原创性声明河北科技大学学位论文版权使用授权书圈,不保密。本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。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已经发表或撰写过的作品或成果。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。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。本人授权河北科技大学可以将本学位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、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于朐谝陨戏娇蚰诖颉翱学位论文作者签名:
摘要随着信息化程度的不断提高,海量的数据存在于实际的应用中。但海量的数据中往往存在大量的冗余,所以,剔除这些冗余可以大大提高数据的处理能力。作为一种处理不精确、不一致、不完整数据的数据分析工具,粗糙集理论已被广泛应用于数据挖掘、知识发现等领域。但由于粗糙集理论基于经典的等价关系和等价类基础上,只适应于处理离散型数据,对广泛存在于现实应用中的连续型数据却不能够直接处理。作为粗糙集理论的扩展,邻域粗糙集模型因为其处理连续型数据的能力而受到研究人员的重视。本文对邻域粗糙集模型下的属性约简算法进行研究,取得了如下的结果。钊敕治隽说ヒ桓ǖ牧谟虼笮∩瓒ǖ谋锥耍隽艘恢只谑粜允莘布特征的邻域大小设定方法。该方法使用阈值向量代替单一阈值,阈值向量的取值取决于属性数据的标准差与参数谋戎怠Mü勉兄迪蛄可梢蛔槭粜缘牧谟蚬系矩阵,而后使用该邻域关系矩阵进行邻域粗糙集模型下的属性重要度等的计算。隽艘恢智跋蛱靶牡目焖偈粜栽技蛩惴ǎ盟惴ù涌占龇ⅲ粤谟虼糙集模型下的属性重要度为度量,依次选择重要度最大的属性并入约简集,直至达到约简条件。在计算属性重要度时,利用属性的邻域关系矩阵和正域的性质快速进行重要度的计算。实验结果表明该算法能够有效降低算法的运行时间,而且能够在不降低分类精度的基础上找到属性个数较小的约简。ü钚≡技蛭侍庾;煞窍咝杂呕楹衔侍猓币胍先合低常出了一种邻域粗糙集模型下基于蚁群系统的属性约简算法,该算法以邻域粗糙集模型下的属性重要度作为启发信息,以约简的属性个数作为寻优条件,利用蚁群系统找到最小约简。该算法能够找到多个符合最小条件的属性约简,在约简的属性个数上存在优势。虽然算法得到的多个属性约简在分类精度上存在一定差异,但总能得到分类精度高于本文中其他算法的约简。关键词邻域粗糙集;邻域大小;属性约简;蚁群系统
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目录摘要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯“第滦髀邸研究的背景及意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯国内外研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯·.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯“邻域粗糙集逼近⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯邻域决策系统⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯·示例⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯“本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第铝谟虼笮〉纳瓒ā邻域大小对属性约简的影响⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯·单一阈值设定的弊端⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯”改进的邻域大小设定方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯··本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯··第赂慕目焖偈簟生约简算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯”算法的提出⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯”算法的验证⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第乱先河呕惴ḿ蚪椤蚁群优化算法的起源⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第一个蚁群优化算法:蚂蚁系统⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯河北科技大学硕士学位论文⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯·