【摘 要】
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多粒度粗糙集(Multi-Granulation Rough Set,MGRS)作为经典粗糙集的扩展模型,不需要额外的先验知识,依据数据集自身的特性,就可以分析数据,发现隐藏的知识并揭示潜在的相关规律,被广泛用于评价体系中指标的选取、权重计算等方面。PM2.5作为空气质量监测的重要指标,与人类健康和大气环境质量密切相关,已引起了学者们的广泛关注。研究适当的模型用于PM2.5影响因素的分析尤为重要。
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多粒度粗糙集(Multi-Granulation Rough Set,MGRS)作为经典粗糙集的扩展模型,不需要额外的先验知识,依据数据集自身的特性,就可以分析数据,发现隐藏的知识并揭示潜在的相关规律,被广泛用于评价体系中指标的选取、权重计算等方面。PM2.5作为空气质量监测的重要指标,与人类健康和大气环境质量密切相关,已引起了学者们的广泛关注。研究适当的模型用于PM2.5影响因素的分析尤为重要。现实生活中,由于测量的数据存在误差,获取的数据存在限制等原因,最后得到的气象信息往往是不全面的。为了从不完备信息系统中获得更加准确的知识,本文致力于构建新型的不完备MGRS。首先,针对现有MGRS存在的不足,提出基于限制容差关系的变精度与程度“逻辑或”MGRS,包括乐观、悲观两种形式。其次,通过分析变精度与程度“逻辑或”乐观MGRS、悲观MGRS下近似条件的宽松与严格,提出一种可变“逻辑或”MGRS,讨论三者之间的度量关系。最后,针对PM2.5气象数据的特点,简要分析其与影响因素之间的关联。通过连续值离散化、属性值编码等一系列方式进行数据预处理,并将提出的新型MGRS合理运用于PM2.5气象数据。通过对比测试、结果分析,验证模型的可行性,所提出的MGRS模型用于PM2.5数据计算上、下近似,为今后的PM2.5影响因素的权重分析研究奠定基础。
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