计算机理论中粗糙集应用分析
6页1、从本学科出发,应着重选对国民经济具有一定实用价值和理论意义的课题。课题具有先进性,便于研究生提出新见解,特别是博士生必须有创新性的成果计算机理论中粗糙集应用分析引言当前网络技术发展以及计算机技术逐步向着更加完善的方向发展,信息时代已经全面来临,计算机已经成为人类生活以及生产必备的工具,而如何才能够有效处理当前社会中的信息,保证信息可以为人们所利用,这是当前学者研究的核心。软计算的出现则解决了当前对信息的处理需要,成为当前计算机理论研究中的新趋势。软计算最先与1994年由Zadeh提出,其本质是一种数据信息的容错处理,通过不完全真值以及不精确不确定的信息取得相对低代价、易处理信息的一种方法集合。当前的软计算主要包括证据理论、遗传算法以及神经网络和粗糙集,其中粗糙集已经成为了新型的研究焦点,并在实际的应用中取得了巨大的成就。1 粗糙集理论概述计算机的应用之所以能够越来越广泛,主要是因为其逻辑计算的高效和准确性,而粗糙集则可以对一些不确定问题进行分析计算。对于事物进行分析的能力便是粗糙集理论中的重要内容,主要表现为划分论域并通过等价关系对信息进行标示。粗糙集对于事物的刻画主要通过其上下近似算
2、子进行,由于无需数据外的其他知识,因而客观性较高。因而在机器学习以及决策分析和数据挖掘等理论中,粗糙集的应用较为广泛。粗糙集同模糊集的结合模糊集理论最先于1965年提出,其主要概念是一种集合,在集合中所有元素只有两种状态,集隶属于集合,以及不隶属于集合,而这种对隶属进行衡量的函数则称为隶属函数。模糊集主要依赖于这种隶属函数对数据元素进行判断,确定隶属度,从而一一对应。模糊集隶属函数结果确定一般是依照专家经验或者由管数据统计结果进行,因而主观性较高,而当前的信息要求中客观性要求在不断提升,因而模糊集的这种缺陷必须予以改进。而粗糙集主要是依赖于其上下近似对数据库中的对象予以客联盟观确定,而无需事先的建设以及其他的经验知识,因而客观性较强。实际生活中,很多先验知识已经无需进行再次确定和判断,但是通过这些知识的利用却可以对数据的计算分析效率提高有所帮助,而这些便可以弥补粗糙集的缺陷。通过这一理论分析可以看出,模糊集同粗糙集之间的互补性较强,若将二者结合起来,在问题的解决中效率更高。而二者的理论结合研究已经取得了初步进展,并在实际的应用中开始推广,模糊粗糙集的应用以及粗糙模糊集的应用便是具有较高
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