2003
目录...........................................................................................……I
摘要..........................................................................................……V
Abstract。，.......................……。........……。……。...............……。........……Vll
第一章绪论............................................................................……1
1
.
1粗糙集理论的基本概念...................................................……2
1.1.1知识表达和信息系统[PawlakZ.1991].............……2
1.1.2粗糙集合【PawlakZ.19911................................……4
1
.
1.3知识的化简【PawlakZ.1991】............................……6
1
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1
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4知识的依赖性[PawlakZ.1991]........................……8
1
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1.5决策系统[PawlakZ.1991】..............................……10
1.2粗糙集理论与其它智能理论..........................................……12
1
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2
.
1粗糙集理论与模糊集理论...................................……12
1.2.2粗糙集理论与神经网络.......................................……13
1
.
2.3粗糙集理论与遗传算法.......................................……14
1
.
2.4粗糙集理论与概念格.........................................……，巧
1.2.5粗糙集理论与证据理论.......................................……15
1.2.6粗糙集理论与其它理论.......................................……16
1
.
3粗糙集理论的应用软件.................................................……17
1.4粗糙集理论的研究方向.................................................……18
1.4.1粗糙集理论的理论研究................……，.............……，二18
1.4.2粗糙集理论的应用研究....................……，............……22
1.5论文研究内容和结构......................……，........................……24
1.5.1论文主要研究内容..............................................……24
1.5.2论文结构............................................................……，25
第二章粗糙集理论的分层递阶约简算法..................................……27
2
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1序..................................................................................……27
2
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2粗糙集理论与信息理论.................................................……28
2.2.1知识的粗糙性与信息嫡......................................……，28
2
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2
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2信息嫡对知识不确定性的测量...........................……30
2
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2.3信息嫡在粗糙集理论中的应用...........................……31
一工一
目录
2.3粗糙集理论的分层递阶约简算法..................................……32
2.3.1分层递阶约简算法(Thehierarehiealreduction
apProach)...................................................··..·......··············……32
2.3.2分层递阶约简算法的信息理论基础....................……33
2
.
3.3分层递阶约简算法的性质...................................……41
2.4粗糙集理论的分层递阶约简算法示例...........................……42
2.4.1水泥窑炉操作记录决策表的分层递阶约简.........……45
2.4.2信息嫡计算验证..................................................……47
2.4.3分层递阶简约的实用性.......................................……48
2.5结论...............................................................................……49
第三章不完备信息系统的粗糙集分层递阶约简算法................……51
3.1序.......……，....................................................................……51
3.2不完备信息系统............................................................……52
3.2.1不完备信息系统的定义及形成原因....................……52
3.2.2不完备信息系统的信息嫡.……，...........................……52
3
.
2.3信息嫡和粗糙嫡及其函数特性...........................……54
3.3不完备信息系统的完备化方法......................................……56
3.3.1删除法.................................................................……56
3
.
3
.
2扩展法.................................................................……58
3.3.3默认值替代法..................……、.............................……59
3
.
3.4相似模型法.........................................................……62
3
.
3
.
5其它完备化方法..................................................……63
3.3.6完备化方法评价..................................................……64
3.4不完备信息系统的粗糙集分层递阶约简算法...............……65
3
.
4.1分层递阶约简算法..............................................……65
3.4.2信息理论基础......................................................……67
3
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4
.
3若干性质................................................·············……69
3.5不完备决策系统的分层递阶约简算法示例...................……70
3.6结论...............................................................................……71
第四章基于粗糙集理论和BP神经网络的分层递阶约简算法..……73
4.1序..................................................................................……73
4.2离散化方法...........................................................·········……74
一工工一
浙江大学博士学位论文
4.2.1离散化方法的意义、步骤和分类........................……74
4.2.2离散化方法介绍..................................................……76
4.3基于粗糙集理论和BP神经网络的分层递阶约简算法..……79
4.3.1粗糙集理论与神经网络.......................................……79
4
.
3.2基于粗糙集理论和BP神经网络的分层递阶约简算法
.............................................................................................
……81
4.4实例验证.......................................................................……86
4
.
4.1Credit一A数据库验证......……，...............................……86
4
.
4
.
2验证结果.............................................................……91
4.5结论...............................................................................……92
第五章统计筛选和线性判别分析相结合的分层递阶约简算法.……95
5.1序..................................................................................……95
5.2基于马氏距离的线性判别分类算法..............................……%
5.2.1基于马氏距离的线性判别分类算法....................……96
5.2.2实例验证.............................................................……98
5.3统计筛选和线性判别分析相结合的分层递阶约简算法..…102
5
.
3
.
1属性的统计筛选原理........................................……102
5
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3.2统计筛选和线性判别分析相结合的分层递阶约简算法
...........................................................................................
……106
5
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4结论.............................................................................……109
总结与展望................................................................................……111
工作总结............................................................................……In
工作展望............................................................................……112
参考文献...................................................................................……115
攻读博士学位期间发表和录用的论文......................................……131
致谢.......................................................................................……132