粗糙集理論若干問題研究與應用孔芝

1、粗糙集理論若干問題的研究與應用報 告 人：孔 芝指導教師：高立群 教授1.背景及主要工作背景(1)什么是粗糙集(2)粗糙集的應用臨床醫(yī)療診斷故障診斷控制算法獲取圖像處理圖2.1 粗糙集概念示意圖1.背景及主要工作主要工作粗糙集理論研究粗糙集理論與其它理論結(jié)合及應用(1)粗糙集兩類算子的研究(2)基于一般關系與廣義覆蓋的粗糙集信息不確定性度量(3)基于自適應和聲搜索算法的粗糙集屬性約簡研究(4)粗糙集方法在軟集合參數(shù)約簡中的應用(5)屬性細化粗集理論分析2.粗糙集兩類算子的研究2.1原兩類算子(2.1)(2.2)(2.3)(2.4)2.粗糙集兩類算子的研究2.2新兩類算子確定增量算子分析圖2.2

2、 示意圖2.粗糙集兩類算子的研究2.2新兩類算子(2.5)不確定減量算子分析2.粗糙集兩類算子的研究2.2新兩類算子圖2.3 示意圖2.粗糙集兩類算子的研究2.2新兩類算子(2.6)多集合兩類算子定義及結(jié)果2.粗糙集兩類算子的研究2.3多集合兩類算子(2.7)(2.8)3.粗糙集不確定測量的研究3.2一般關系下信息熵一般關系下信息熵定義(3.1)3.粗糙集不確定測量的研究3.2一般關系下信息熵一般關系下條件熵定義3.粗糙集不確定測量的研究3.3一般關系下條件熵3.粗糙集不確定測量的研究3.3一般關系下條件熵廣義覆蓋粗糙集條件熵定義和性質(zhì)3.粗糙集不確定測量的研究3.4覆蓋關系下熵廣義覆蓋粗糙集

3、互信息熵3.粗糙集不確定測量的研究3.4覆蓋關系下熵屬性約簡模型4.自適應和聲算法的屬性約簡4.自適應和聲算法的屬性約簡4.1和聲算法(1)和聲搜索算法基本思想圖4.1 和聲記憶庫結(jié)構(gòu)圖 自適應和聲搜索算法rand2PARrand1HMCRbw隨機不微調(diào)(2)改進和聲搜索算法思想(3)不足之處(4.1)(4.2)自適應和聲搜索算法參數(shù)設計PAR設計如下bw設計如下4.自適應和聲算法的屬性約簡4.2自適應和聲算法(4.3)(4.4)陷入局部最優(yōu)迭代次數(shù)很大自適應和聲搜索算法仿真Sphere、Ronsenbrock、Schaffer、Ackley和Griewank 圖4.8 Schaffer函數(shù)4

4、.自適應和聲算法的屬性約簡4.3仿真實驗屬性約簡仿真圖4.11 car約簡4.自適應和聲算法的屬性約簡4.4應用5.粗集方法在軟集中的應用5.1粗集與軟集比較粗糙集與軟集合的異同點軟集合兩種參數(shù)約簡方法5.粗集方法在軟集中的應用5.2已有軟集約簡方法方法一方法二Ue1e2e4e5f(.)h111114h211103h310113h410102h510001h611114Ue1e2e3e4e5e6e7f(.)h110111204h200111115h300000112h410100002h510100002h601110104表5.3 表5.2的約簡表表5.4 初始軟集合表Ue1e2e3e4e5

5、e6e7f(.)h110111204h200111115h300000112h410100002h510100002h601110104121111表5.4 初始軟集合表表5.5 初始軟集合表的約簡表不足之處:次優(yōu)解，添加新參數(shù)Ue1e2e3e4e5e6e7e1e2e3f(.)h110111001014h200111110005h300000111112h410100001102h510100001102h601110101004表5.4 初始軟集合表表5.5 初始軟集合約簡表表5.7 聯(lián)合表5.4和表5.6表5.8 聯(lián)合表5.5和表5.66554453243325.粗集方法在軟集中的應用5.

6、2已有軟集約簡方法5.粗集方法在軟集中的應用5.3軟集正則約簡方法決策劃分定義5.粗集方法在軟集中的應用5.3軟集正則約簡方法正則參數(shù)約簡和偽約簡定義Ue1e2e3e4e5e6e7e1e2e3f(.)h110111001014h200111110005h300000111112h410100001102h510100001102h6011101010045.粗集方法在軟集中的應用5.3軟集正則約簡方法表5.4 初始軟集合表表5.9 表5.4的正則參數(shù)約簡表452224341113解決問題：1.次優(yōu)解2.添加參數(shù)參數(shù)重要性的定義5.粗集方法在軟集中的應用5.3軟集正則約簡方法參數(shù)重要度的性質(zhì)及主要結(jié)論5.粗集方法在軟集中的應用5.3軟集正則約簡方法正則參數(shù)約簡算法5.粗集方法在軟集中的應用5.3軟集正則約簡方法5.粗集方法在軟集中的應用5.5模糊軟集決策應用5.粗集方法在軟集中的應用5.5模糊軟集決策應用下面對A.R.Roy的方法從第4步開始修正。(4)重新設計 和 如下所示(5)決策值是k如果6.屬性細化的粗糙集理論分析6.3屬性細化分析什么是屬性細化6.屬性細化的粗糙集理論分析6.3屬性細化分析屬性細化分類和對上下近似的影響6.屬性細化的粗糙集理論分析6.3屬性細化分析屬性細化對必要性及相對約簡和規(guī)則的影響屬性細化對不