扩展粗糙集模型及其在烟叶质量预测与评价中的应用.pdf

国防科学技术大学研究生院博+ 学位论文摘要粗糙集是处理不精确、不完备、不一致数据的有效机器学习方法P a w l a k 经典粗糙集在应对实际应用中所存在的各类不确定性因素时，有着较大的局限性为了使粗糙集方法能更好地应用于实际，本文对经典粗糙集的相关理论与模型进行了改进和扩展，并通过充分的理论证明与大量的实验分析，表明了相应改进算法与扩展模型的合理性和有效性经进一步地将理论研究成果应用于烟叶质量预测与评价中，充分说明了粗糙集方法解决同类问题的优越性全文总体分为四部分内容进行论述，前两部分内容围绕粗糙集相关理论和模型进行探析，后两部分内容为基于粗糙集的烤烟烟叶质量评测的应用性研究理论研究方面，首先针对粗糙集理论中的三个核心关键问题，即离散化问题、知识约简问题和规则提取与推理问题，进行了相关的分析研究在离散化问题的研究中，考虑粗糙集方法的特点，提出了三个新的启发式离散化准则，并以此构建了半全局离散化算法在知识约简问题的研究中，为了克服不一致数据给属性约简带来的困扰，提出了基于条件熵的改进分辨矩阵的条件属性约简方法，并以此给出了增量意义下的条件属性约简算法在粗糙集规则知识提取和推理决策问题的研究中，分析了粗糙集作为一种不确定性归纳推理机器学习方法，其不确定性解决思路所在，归纳了利用粗糙集进行规则知识提取和推理决策的基本步骤以及相应的建模过程。

基于对P a w l a k 经典粗糙集的研究，进一步考虑实际应用中所存在的各种数据不确定性和知识不确定性，在本文的第三章提出了三种扩展粗糙集模型，即区间型数据粗糙集模型、杂合数据粗糙集模型以及广义相似不完备数据粗糙集模型不同的扩展粗糙集模型均考虑了不同类型的不确定性，并基于不同类型的不确定性给出了相应的粗糙集建模流程和算法，对应的解析证明和仿真实验验证了这些扩展粗糙集模型此外，对于扩展粗糙集模型中普遍存在的两类阈值选取问题，从粗糙集理论的相关定义出发分别对两类阈值的合理选取作出分析，并给出了阈值寻优算法应用研究方面，首先对烤烟烟叶质量评价的两大方面，即烤烟烟叶的外在质量和烤烟烟叶的内在质量，依据烟叶的常规化学成分，结合相应的扩展粗糙集模型，对其中依赖人工经验取值的评测指标进行辅助预测，以获取更为合理的烤烟烟叶内、外在质量评测指标值，并实现指标评测的自动化和智能化，同时为后续的烤烟烟叶质量的综合评价奠定基础此外，通过粗糙集方法所挖掘的规则知识，较好地揭示了各评价指标与相应化学成分的映射关系通过与同类智能算法基于烤烟烟叶历史数据集的预测对比实验，充分说明了粗糙集方法以及相应扩展粗糙第i 页国防科学技术大学研究生院博十学位论文集模型的合理性与优越性。

对于烤烟烟叶质量评价问题，首先研究了基于烤烟烟叶等级划分的常规质量评价方法，构建了相应的粗糙集“两级推理“ 评价模型，使得等级质量评价达到“分级“ 级别上的精细结果，也以此为粗糙集模型应用于大规模数据集的处理提供了解决思路之后，通过分析现有烤烟烟叶综合质量评价的研究成果，构建了一个较为完备的烤烟烟叶综合质量评价指标体系最后，通过结合主客观赋权的多属性决策方法，首次给出了粗糙集方法下的烤烟烟叶综合质量评价决策模型文末的实例阐释并验证了评价模型主题词：离散化；知识约简；产生式规则；不确定性；粗糙集；烤烟烟叶；预测；多属性决策第i i 页国防科学技术大学研究生院博十学位论文A B S T P A C TR o u g hs e tt h e o r yi sa ne f f i c i e n tm a c h i n el e a r n i n gt o o lw h i c hd e a l sw i t hi m p r e c i s e ，i n c o m p l e t ea n di n c o n s i s t e n td a t a ．H o w e v e r ，P a w l a k ’St r a d i t i o n a lr o u g hs e tt h e o r ys h o w si t sl i m i t a t i o n sw h e nf a c i n gs o m ek i n d so fu n c e r t a i n t i e si nr e a l i t y ．I no r d e rt og e tb e t t e ru s ei nt h ep r a c t i c a lp r o c e s s ，s o m ei m p r o v e m e n t sa n de x t e n t i o n so fP a w l a k ’St r a d i t i o n a lr o u g hs e tt h e o r ya n dr e l a t e dm o d e l sa r ep r o p o s e d ．T h er a t i o n a l i t ya n da n de f f e c t i v e n e s so ft h ei m p r o v e da l g o r i t h m sa n de x t e n d e dr o u g hs e tm o d e l sa r ee v a l u a t e dt h r o u g hal a r g en u m b e ro fe x p e r i m e n t sa n dc o r r e s p o n d i n gt h e o r e t i c a lp r o o f s ．F u r t h e rm o r e ，t h e o r e t i c a lr e s e a r c hr e s u l t sa r ea p p l i e dt oq u a l i t yp r e d i c t i o na n de v a l u a t i o nf o rf l u e ·c u r e dt o b a c c ol e a v e s ，w h i c hp r o v et h a tr o u g hs e tt h e o r yh a sa d v a n t a g e so v e ro t h e rm e t h o d sw h e ns o l v i n gs i m i l a rp r o b l e m s ．T h ew h o l ea r t i c l ei sc o m p o s e do ff o u rp a r t s ．T h ef i r s tt w op a r t sf o c u so nr o u g hs e tt h e o r ya n dr e l a t e dm o d e l s ，t h el a t t e rt w op a r t sa r ea b o u ta p p l i c a t i o n so fq u a l i t yp r e d i c t i o na n de v a l u a t i o nf o rf l u e —c u r e dt o b a c c ol e a v e sb a s e do nr o u g hs e tt h e o r y ．I na s p e c to ft h e o r e t i c a lr e s e a r c h ．，t h r e ek e yp r o b l e m si nr o u g hs e tt h e o r ya r ed i s c u s s e d ，w h i c hi n c l u d ed i s c r e t i z a t i o np r o b l e m ，k n o w l e d g er e d u c t i o np r o b l e ma n dp r o b l e mo fr u l ee x t r a c t i o nf o rf u r t h e rr e a s o n i n g ．A st od i s c r e t i z a t i o np r o b l e m ，t h r e en e wh e u r i s t i cc r i t e r i o n sa r ep u tf o r w a r db yc o n s i d e r i n gt h eu n i q u e n e s so fr o u g hs e tt h e o r y ，a n dan o v e la l g o r i t h mn a m e d “h a l f - g l o b a ld i s c r e t i z a t i o na l g o r i t h m ”i sp r e s e n t e d ．A st ok n o w l e d g er e d u c t i o np r o b l e m ，i no r d e rt oe l i m i n a t et r o u b l e sa r o u s e db yi n c o n s i s t e n td a t ad u r i n ga t t r i b u t er e d u c t i o n ，an e wc o n d i t i o n a la t t r i b u t er e d u c t i o na l g o r i t h mb a s e do ni m p r o v e dd i s c e r n i b i l i t yi sp r e s e n t e d ，w h i c ht a k e sc o n d i t i o n a le n t r o p yi n t oa c c o u n t ．A f t e rt h a t ，a l li n c r e m e n t a lc o n d i t i o n a la t t r i b u t er e d u c t i o na l g o r i t h mi sd e v e l o p e d ．A st ot h ep r o b l e mo fr u l ee x t r a c t i o nf o rr e a s o n i n ga n dd e c i s i o n , t h eu n c e r t a i n t ys o l v i n gr o u t i n e so fr o u g hs e tt h e o r y ，w h i c hi sw e l lk n o w na sak i n do fm a c h i n el e a r n i n gt o o lb a s e do nu n c e r t a i n t yr e a s o n i n g ，i se l u c i d a t e d ．I na d d i t i o n , s t e p so fr u l ee x t r a c t i o nf o rr e a s o n i n g a n dr e l a t e dm o d e l i n gp r o c e s s e so fr o u g hs e tt h e o r ya r es u m m a r i z e d ．I nc h a p t e r 3 ，o nt h e b a s i so fP a w l a k ’Sr o u g hs e tt h e o r ya n dc o n s i d e r i n gd a t au n c e r t a i n t ya n dk n o w l e d g eu n c e r t a i n t yi nr e a l i t y ，。