基于粗糙集和決策樹的規(guī)則提取方法研究.pdf

1、粗糙集理論是一種處理不準確、不確定和不完備信息的有效分析工具，能利用現有知識庫中的知識對不完備信息進行近似刻畫處理。屬性約簡和決策規(guī)則提取是粗糙集的兩大核心研究內容，但現有的屬性約簡算法和決策規(guī)則提取方法都存在各種不足。 為了獲得更精簡的屬性約簡集并有效提取決策規(guī)則，本論文首先針對基于分明矩陣的屬性約簡算法中構造分明函數時存在的元素重復、化簡計算量大、矩陣元素長度不一等缺陷進行了改進。由于決策樹技術具有分類速度快、效率高、容易理

2、解等特點，本論文將其與粗糙集理論相結合實現決策規(guī)則的提取。利用上述改進的屬性約簡算法得到約簡集，再利用約簡集構造一棵具有多變量多集合的決策樹，從而提取決策規(guī)則。為避免不一致信息的干擾，引入準確度和覆蓋度兩個評價因素對決策規(guī)則進行篩選，最后提取有效的決策規(guī)則。通過旋轉機械中轉子不對中的故障診斷實例對上述改進算法進行驗證，實例表明，改進的屬性約簡算法比改進前的算法在故障規(guī)則提取時間上更快，證明了改進算法的有效性；同時也表明用粗糙集與決策樹相