导读:本文包含了区间灰集论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:粗糙集,灰色系统,区间灰集,不完备信息系统
区间灰集论文文献综述
张永健[1]（2009）在《基于区间灰集的粗糙集拓展模型的研究》一文中研究指出粗糙集(Rough Set)理论,是波兰科学家Z.Pawlak教授在1982年提出的一种既能满足数据集合不同简洁程度的要求,又不需要数据额外信息的处理模糊和不确定信息的知识表达、归纳和推理的数学理论。近年来,它已被应用于机器学习、数据挖掘与知识发现、决策支持与分析、和故障诊断等领域而成为当前计算机科学、人工智能以及信息科学等领域研究的热点之一。本文主要针对粗糙集理论两个方面的问题进行研究:1)粗糙集产生决策规则的方法是先求出信息系统的约简,然后再在约简的基础上得出决策规则集。但此时得出的规则集并不是最简,通常情况下还要进行规则约简。为了解决上述问题,在第叁章中提出基于信息粒的二进制表示的规则提取算法。基于粒语言和粒逻辑的定义,通过简单的二进制位运算去实现规则的选择标准的求解(Rough必然因子和可能影响范围因子),使其容易计算机实现,达到快速提取规则的目的。2)经典粗糙集理论中,每个样本对象的所有属性值都是已知的。但在现实情况下,得到的数据往往是不确定的或缺损的。此时等价关系不再成立,这就极大的限制了粗糙集理论向实用化方向发展。因此,我们需要进行粗糙集模型的拓展。在本文的第四章中,首先,利用区间灰集表示不完备信息系统,提出灰色信息系统的概念;进而,对灰色信息系统的粗糙集模型拓展进行了研究,即提出了K等价度的灰色相容关系,并以实例说明K等价度的灰色相容关系更符合实际;最后对拓展模型的最大相容类的性质进行了研究。(本文来源于《厦门大学》期刊2009-05-01）
魏礼菲[2]（2008）在《基于区间灰集的数据挖掘方法研究》一文中研究指出粗糙集理论和灰色系统理论都是处理不确定性问题的有效工具。粗糙集理论主要针对知识粒度的粗糙而导致对对象分辨能力有限或由于对数据描述不精确而产生的未确知型不确定性问题,这种类型的不确性是因为主观上人的认识不清或客观上条件限制所导致的。粗糙集在保持分类能力不变的前提下,通过知识约简的手段,对不完全信息或知识进行分类处理,从而导出问题的决策或分类规则。而灰色系统理论主要通过数据生成的手段,对少数据、不确定性知识进行数据处理和信息加工,着重研究“外延明确,内涵不明确”的对象,解决了概率统计和模糊集所不能解决的“小样本、贫信息不确定”问题,从而挖掘出数据中有价值的知识和规律。本文针对诸如营销等类大型数据库,从中挖掘规则获取知识比较不容易,对于这一问题,提出了在数据预处理的基础上,首先利用面向属性的归纳和属性相关分析方法从数据库中概化顾客属性数据,消去冗余属性,构造出一个简约的决策信息系统,然后再利用粗糙集理论关于决策规则的约简方法从中挖掘出有益的决策规则,有效提高了规则的挖掘效率。最后通过实例分析表明了该算法是较优的,而且有实用价值的。另外,本文针对信息缺省和属性取值不确定性问题,将灰色系统理论与粗糙集理论和方法有效地结合起来,通过引入区间灰集的概念,提出了灰色信息系统改进的表示方法;结合灰色系统、粗糙集理论及区间灰集的性质,研究了基于灰色粗糙集的最小相容类和最大相容类,并对其性质、关系及上、下近似进行了研究,这是经典粗糙集的定义及应用在灰集上的一个有效拓广。(本文来源于《厦门大学》期刊2008-06-01）
区间灰集论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
粗糙集理论和灰色系统理论都是处理不确定性问题的有效工具。粗糙集理论主要针对知识粒度的粗糙而导致对对象分辨能力有限或由于对数据描述不精确而产生的未确知型不确定性问题,这种类型的不确性是因为主观上人的认识不清或客观上条件限制所导致的。粗糙集在保持分类能力不变的前提下,通过知识约简的手段,对不完全信息或知识进行分类处理,从而导出问题的决策或分类规则。而灰色系统理论主要通过数据生成的手段,对少数据、不确定性知识进行数据处理和信息加工,着重研究“外延明确,内涵不明确”的对象,解决了概率统计和模糊集所不能解决的“小样本、贫信息不确定”问题,从而挖掘出数据中有价值的知识和规律。本文针对诸如营销等类大型数据库,从中挖掘规则获取知识比较不容易,对于这一问题,提出了在数据预处理的基础上,首先利用面向属性的归纳和属性相关分析方法从数据库中概化顾客属性数据,消去冗余属性,构造出一个简约的决策信息系统,然后再利用粗糙集理论关于决策规则的约简方法从中挖掘出有益的决策规则,有效提高了规则的挖掘效率。最后通过实例分析表明了该算法是较优的,而且有实用价值的。另外,本文针对信息缺省和属性取值不确定性问题,将灰色系统理论与粗糙集理论和方法有效地结合起来,通过引入区间灰集的概念,提出了灰色信息系统改进的表示方法;结合灰色系统、粗糙集理论及区间灰集的性质,研究了基于灰色粗糙集的最小相容类和最大相容类,并对其性质、关系及上、下近似进行了研究,这是经典粗糙集的定义及应用在灰集上的一个有效拓广。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
区间灰集论文参考文献
[1].张永健.基于区间灰集的粗糙集拓展模型的研究[D].厦门大学.2009
[2].魏礼菲.基于区间灰集的数据挖掘方法研究[D].厦门大学.2008