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1、第一讲粗糙集模型第1页，此课件共33页哦粗糙集理论是一种新的处理不确定性知识的数学工具，是由波兰科学家Pawlak在1982年首先提出的:Pawlak Z,Rough sets,International Journal of Computer and Information Sciences,11(1982)目前已发展成为人工智能的一个重要研究方向，在数据挖掘(data mining)与信息系统知识发现(KDD)中具有非常广泛的潜在的应用背景，并已获得许多成功的应用。第2页，此课件共33页哦IRSS:International Rough Set Society,1997中国人工智能学会，粗
2、糙集与软计算专业委员会，2003，11粗糙集与软计算学术年会（2001）第3页，此课件共33页哦主要参考书:Pawlak Z,Rough sets:Theoretical Aspects of Reasoning about Data,Kluwer Academic Publishers,Boston,1991曾黄麟，粗集理论及其应用，重庆大学出版社，1998刘清，Rough集与Rough推理，科学出版社，2001王国胤，Rough集理论与知识获取，西安交通大学出版社，2001张文修等，粗糙集理论与方法，科学出版社，2001张文修等，信息系统与知识发现，科学出版社，2003史开泉等,S粗集与粗
3、决策,科学出版社，2006张文修等，基于粗糙集的不确定决策，清华大学出版社，2005第4页，此课件共33页哦一 知识与知识库第5页，此课件共33页哦第6页，此课件共33页哦第7页，此课件共33页哦第8页，此课件共33页哦第9页，此课件共33页哦二 基本定义第10页，此课件共33页哦第11页，此课件共33页哦第12页，此课件共33页哦第13页，此课件共33页哦三 性质设 为一近似空间，对于任意 (1)(2)(3)(4)(5)(6)第14页，此课件共33页哦一般情况下,下列等式不成立:第15页，此课件共33页哦第16页，此课件共33页哦第17页，此课件共33页哦第18页，此课件共33页哦四 粗糙集
4、的不确定性度量X的近似精度:X的粗糙度 第19页，此课件共33页哦五 近似分类的不精确性度量对于近似分类 的近似分类精度近似分类质量 第20页，此课件共33页哦第21页，此课件共33页哦讨论题1:粗糙集的拓扑结构第22页，此课件共33页哦讨论题2：粗糙集的表示第23页，此课件共33页哦讨论题3:粗糙集与非经典逻辑代数对于任意 令则 构成格.令则 为剩余格.第24页，此课件共33页哦第25页，此课件共33页哦六 信息系统知识发现第26页，此课件共33页哦第27页，此课件共33页哦第28页，此课件共33页哦第29页，此课件共33页哦第30页，此课件共33页哦第31页，此课件共33页哦第32页，此课件共33页哦问题:实际问题中抽象出来的信息系统往往具有大量的对象与属性，直接提取规则不仅是麻烦的，而且几乎没有价值，系统的本质属性被掩盖于大量的规则中。另外，信息系统的多样性也要求在提取规则之前首先对其进行预处理。第33页，此课件共33页哦