信息系统的知识发现与覆盖粗集的模糊性

论文摘要

本论文讨论了基于模态逻辑的证据理论在信息系统的知识发现中的应用与基于覆盖广义粗集的模糊性。研究内容分为两大部分：第二、三章讨论了基于模态逻辑的证据理论在几种不同的信息系统中描述、提取规则的应用；第四章讨论了基于覆盖广义粗集的模糊性。第二章讨论了在经典信息系统、模糊信息系统、Vague信息系统等几种不同信息系统中利用基于模态逻辑的证据理论方法来描述、提取决策规则及其证据合成的问题。第三章讨论了在模糊信息系统、Vague信息系统中，对于一给定的新的研究对象利用模糊真值限制的方法对其进行推理判断。第四章定义了基于覆盖广义粗集的模糊性度量，给出一种度量表示并讨论此种模糊性度量的性质；又定义了正负域覆盖广义粗集的模糊度。

论文目录

• 中文摘要
• 英文摘要
• 符号说明
• 第一章 绪论
• §1.1 引言
• §1.2 粗集理论基本概念
• §1.3 证据理论
• §1.4 论文的主要研究内容
• 第二章 基于模态逻辑的证据理论与信息系统的知识发现
• §2.1 引言
• §2.2 基于模态逻辑的证据理论
• §2.3 基于模态逻辑的证据理论描述和提取信息系统中的决策规则
• 第三章 信息系统中基于决策规则的决策推理
• §3.1 引言
• §3.2 基于模糊真值限制的模糊决策规则的模糊推理
• §3.3 vague信息系统中基于模糊真值限制的模糊推理
• 第四章 基于覆盖广义粗集的模糊性
• §4.1 引言
• §4.2 覆盖广义粗集的基本概念
• §4.3 基于覆盖广义粗集的模糊度
• §4.4 基于正负域覆盖广义粗集的模糊度
• 参考文献
• 致谢
• 攻读硕士期间发表的学术论文与参加的科研项目
• 学位论文评阅及答辩情况表