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基于粗集约简的特征选择仿真系统毕业论文

 2022-07-23 14:46:07  

论文总字数:25189字

摘 要

随着人们生活的改善,节奏不断加快,信息也在飞速的增长。对数据信息分析的要求也越来越高,人们希望能够自动的从信息中获取其潜在的主要内容。研究能够从大量的数据中形成不依赖专家的经验和其他主观评价的实际概括的系统越来越重要了。在粗糙集理论的学习中,很多人都对理论掌握的不够准确,对抽象和繁琐的推导和推论理解的不够深刻。本论文以粗糙集理论为依托,设计了一个人机界面友好的图形用户界面软件包。

该软件包主要包括登陆界面和实验算法图形用户界面。图形用户界面设计中主要内容包括句柄图形、GUI设计、菜单设计、控件设计以及对话框的设计等等。实验算法模块主要包括四个功能模块:(1)基本概念;(2)离散化算法;(3)决策规则;(4)属性约简。用户可以自由导入数据,设置相关参数,对数据进行离散化,属性约简,提取决策规则等操作。

关键词:粗糙集 属性约简MATLAB 图形用户界面

Feature selected simulation system based on rough set reduction

Abstract

With the improvement of people's lives, and the pace continues to accelerate, the information is also rapid growth. Analysis of the data requirements are getting higher and higher, people want to be able to automatically access content from their main potential information. Research can be formed from a large amount of data does not depend expert experience and other actual subjective evaluation system outlined more important. In rough set theory to learn, a lot of people are not accurate enough to grasp the theory of abstract reasoning and tedious derivation and deep enough to understand. In this thesis, based on rough set theory, designed a friendly interface graphical user interface package.

The package includes the login screen and test algorithms graphical user interface. Graphical user interface design mainly includes a handle graphics, GUI design, menu design, control design, and dialog design and so on. Experimental algorithm module consists of four modules: (1) the basic concept; (2) discrete algorithms; (3) decision rules; (4) attribute reduction. Users can freely import data, set parameters, discrete data, attribute reduction, extraction of decision rules and other operations.

Key words:rough set;Varible precision rough set;attributes reduction;MATLAB;Graphics User Interface

目录

摘要 I

Abstract II

第一章 绪论 1

1.1课题的研究背景及意义 1

1.2 国内外研究现状 2

1.3 论文的主要内容和组织结构 4

第二章 粗糙集理论及其属性约简 5

2.1 粗糙集理论的概况 5

2.2粗糙集理论的基本概念 6

2.3属性约简 8

2.3.1利用差别矩阵求最小约简 8

2.3.2基于属性依赖度约简算法 8

3.2.3基于条件信息嫡约简算法 9

2.4常用的离散化算法 10

第三章 MATLAB的图形用户界面 12

3.1 图形用户界面(Graphics User Interface)的概述 12

3.1 GUI创建菜单 13

3.3 GUI的控件响应编制程序 14

3.3.1开关按钮的响应 14

3.3.2文本框控件的响应 14

3.3.3弹出式菜单控件的响应 15

3.3.4单选按钮的响应 15

3.4回调函数和数据传递 16

3.5句柄图形 16

3.6小结 16

第四章粗集约简仿真系统 17

4.1 仿真系统设计流程 17

4.2 图形用户界面设计 18

4.2.1 软件登录界面 18

4.2.2 软件主界面 19

4.3实验功能模块设计 20

4.4小结 27

参考文献 28

致谢 30

第一章 绪论

1.1课题的研究背景及意义

1982年波兰学者Z.Pawlak首先提出粗糙集理论(Rough Set Theory),这是一种研究不精确性和不确定性知识的理论,是一种对不完整数据进行分析、推理、学习、发现的数学工具。它不仅能够在缺少关于数据的先验知识的情况下,仅仅以对观测数据的分类能力为基础,解决模糊或不确定性数据的分析和处理, 而且算法简单,易于操作。但由于最初关于粗糙集理论的研究大都是用波兰语发表的,因此当时没有引起国际计算机学界和数学界的重视,研究仅限于东欧的一些国家,直到20世纪80年代末才逐渐引起各国学者的注意。

1991年,Pawlak发表了专著《Rough Set:Theoretical Aspects of Reasoning about Data》,该书与1992年出版的粗糙集理论应用专集奠定了粗糙集理论的基础,从而掀起了粗糙集的研究热潮。1992年,第一届关于粗糙集理论国际学术会议在波兰召开;1995年,ACM Communication将粗糙集列为新浮现的计算机科学的研究课题;1998年,国际信息科学杂志(Information Sciences)还为粗糙集理论的研究出了一期专辑。1996年在日本东京召开了第五届国际粗糙集研讨会以及2001年在我国举行的研讨会推动了亚洲地区和我国对粗糙集理论与应用的研究。

目前,粗糙集理论已成为信息科学最为活跃的研究领域之一。现在,美国、加拿大、波兰、日本都有粗糙集研究的专门机构。近几年来,粗糙集理论在机器学习与知识发现、决策支持与分析、数据挖掘等方面的研究与应用逐渐趋热。

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