论文部分内容阅读
粗糙集理论作为一种强有力的数据分析和知识获取工具，正被越来越多的学者尝试应用到实际的生产过程分析中，然而面对日益庞大的数据库记录以及丰富的不确定信息，现阶段粗糙集理论在许多问题上分析能力缺陷还没有得到较好解决。
本文从理论和实践两个方面，在粗糙集模型的拓展、相关算法改进以及与生产过程质量控制的实际问题分析相结合等方面做了一些研究和探索，主要内容如下：
首先，通过对现阶段粗糙集属性约简算法及在实际应用中显现的特点分析，论证了上近似属性约简在上、下近似意义下均不改变知识的特性，在此基础上，优化了上近似属性约简的算法，有效地降低了时间复杂度，使之更适用于海量数据分析。
其次，针对丙烯-水换热器性能分析问题，利用粗糙集理论的优势以及历史数据的特点，设计了一套性能分析方案，该方案得到的规则集经验证据有较高的准确性和覆盖度，在很大程度上能够以此判断换热器的损坏与否，可以作为今后专家系统设计的基础。
进而，针对Rosetta等粗糙集支持软件在处理不完备信息系统时功能上的缺陷，设计了一个知识约简和规则提取的软件平台PIIS，该平台提供对多种二元关系以及相关算法的支持，可为研究方向为不完备信息粗集理论的研究人员提供一种有效的分析工具。
最后，给出本文的结论和下一步研究的方向。