袁紅杰 陸永耕 程松遼 賈竹青
摘 要:粗糙集理論是一種新的分析和處理不精確、不一致、不完整信息與知識(shí)的數(shù)學(xué)工具,為智能信息處理提供了有效的處理技術(shù),近年來(lái),被廣泛應(yīng)用于專家系統(tǒng)、圖像處理、模式識(shí)別、決策分析等領(lǐng)域。文中介紹了關(guān)于粗糙集的基本理論,并對(duì)其在各領(lǐng)域的應(yīng)用情況進(jìn)行了綜述。
關(guān)鍵詞:粗糙集理論;不確定性;知識(shí)約簡(jiǎn)
0 引言
粗糙集理論由波蘭華沙理工大學(xué)Z.Pawlak教授于1982年首先提出,通過(guò)結(jié)合邏輯學(xué)和哲學(xué)中對(duì)不精確、模糊的定義,針對(duì)知識(shí)和知識(shí)系統(tǒng)提出了知識(shí)簡(jiǎn)約、知識(shí)依賴、知識(shí)表達(dá)系統(tǒng)等概念,并在此基礎(chǔ)上形成了完整的理論體系——粗糙集理論。粗糙集理論把知識(shí)看作關(guān)于論域的劃分,認(rèn)為知識(shí)是有粒度的,而知識(shí)的不精確性是由知識(shí)的粒度過(guò)大引起的。從 1992年至今,每年都要以粗糙集為主題召開國(guó)際會(huì)議,近兩年,召開的關(guān)于粗糙集的會(huì)議有2015年國(guó)際粗糙集聯(lián)合會(huì)議和2016年第十六屆中國(guó)粗糙集與軟計(jì)算聯(lián)合學(xué)術(shù)會(huì)議。粗糙集越來(lái)越受到各行業(yè)專家和科研人員的重視,隨著對(duì)粗糙集理論研究的不斷加深,越來(lái)越多的領(lǐng)域開始運(yùn)用粗糙集解決問(wèn)題。
(一).粗糙集理論
1.1 知識(shí)與知識(shí)系統(tǒng)
將研究對(duì)象構(gòu)成的集合記為U,這是一個(gè)非空有限集,稱為論域U,任何子集 ,稱其為U中的一個(gè)概念或范疇。把U中任何概念族都稱為關(guān)于U的抽象知識(shí),簡(jiǎn)稱知識(shí)。
R是U上的一個(gè)等價(jià)關(guān)系,由它產(chǎn)生的等價(jià)類可記為 ,這些等價(jià)類構(gòu)成的集合 是關(guān)于U的一個(gè)劃分。若 ,且P≠φ,則∩P也是一種等價(jià)關(guān)系,稱為P上不可分辨關(guān)系,記為ind(P):
。
1.2 粗糙集與不精確范疇
給定知識(shí)庫(kù)K=(U,Q),對(duì)于每個(gè)子集 和一個(gè)等價(jià)關(guān)系 R ind(Q),定義在知識(shí)系統(tǒng)U/R下集合X 的下近似為:
上近似表示屬于X的對(duì)象組成的最小集合,即X的正域,記為
,而肯定不屬于X的對(duì)象組成的集合稱為X的負(fù)域,記為
。
在知識(shí)系統(tǒng)U/R下集合 X 的上近似為:
上近似是可能屬于X的對(duì)象組成的最小集合。集合X的邊界區(qū)域?yàn)椋?/p>
邊界區(qū)域是根據(jù)知識(shí) R,U 中既不能肯定包含于集合 X,又不能肯定包含于集合X的元素構(gòu)成的集合。
1.3 知識(shí)簡(jiǎn)約與知識(shí)依賴
知識(shí)簡(jiǎn)約,是在保持知識(shí)庫(kù)分類能力不變的條件下,刪除其中不相關(guān)或不重要的知識(shí)。令R為一簇等價(jià)關(guān)系, ,若ind(R)=ind(R-r),則稱r為R中不必要的,若對(duì)于每一個(gè) 都為R中必要的,則稱R為獨(dú)立的,否則稱R為依賴的。P中所有必要關(guān)系組成的集合稱為核,記為core(P)。
定義知識(shí)R對(duì)知識(shí)Q的依賴程度為:
1.4 知識(shí)表達(dá)系統(tǒng)
在粗糙集理論中,一個(gè)知識(shí)表達(dá)系統(tǒng)可表示為S=(U,R,V,f),為其中U為論域,R為屬性集合,V為屬性值集合,f為一個(gè)信息函數(shù),其對(duì)象的每個(gè)屬性賦予一個(gè)信息值。即 。
決策表是一類特殊而重要的知識(shí)表達(dá)系統(tǒng)。設(shè)S=(U,R,V,f)為一個(gè)知識(shí)表達(dá)系統(tǒng),R=C∪D,C∩D=φ,稱C為條件屬性集,稱D為決策屬性集。具有條件屬性集和決策屬性集的知識(shí)系統(tǒng)稱為決策表。
(二). 粗糙集理論的應(yīng)用
粗糙集理論具有很強(qiáng)的實(shí)用性,目前在各領(lǐng)域已有諸多應(yīng)用。
2.1 故障診斷
文獻(xiàn)[1]中提出了一種基于粗糙集與證據(jù)理論的航空裝備故障診斷方法,利用粗糙集框架實(shí)現(xiàn)對(duì)故障診斷模型的構(gòu)造并對(duì)冗余信息進(jìn)行簡(jiǎn)約,通過(guò)邊界粗糙熵來(lái)衡量每個(gè)條件對(duì)決策的重要程度;文獻(xiàn)[2]利用變精度粗糙集和信息論中互信息增量的特性,針對(duì)傾轉(zhuǎn)旋翼機(jī)在過(guò)度轉(zhuǎn)換時(shí)的故障進(jìn)行診斷,利用OMELM對(duì)變精度粗糙集屬性簡(jiǎn)約進(jìn)行故障分類。
2.2 圖像處理
粗糙集理論對(duì)不精確問(wèn)題能夠提供較好的解決方法,文獻(xiàn)[3]將粗糙集理論與模糊聚類算法相結(jié)合用以解決圖像分割問(wèn)題。文獻(xiàn)[4]依靠粗糙集對(duì)邊界區(qū)域近似有較好的解決能力,將粗糙集近似集與粒子群算法相結(jié)合來(lái)解決圖像分割問(wèn)題,利用粗糙集理論得到圖像的最優(yōu)粒度,再通過(guò)粒度劃分得到圖像的近似集,從而利用近似集得到便捷的精準(zhǔn)刻畫。
2.3 專家系統(tǒng)
粗糙集理論對(duì)規(guī)則的抽取有較好的應(yīng)用,因此能夠?yàn)閷<蚁到y(tǒng)的構(gòu)造提供理論基礎(chǔ)。文獻(xiàn)[5]利用粗糙集理論獲取知識(shí),建立決策表,并利用可辨識(shí)矩陣對(duì)決策表進(jìn)行條件屬性簡(jiǎn)約,能夠獲得需要診斷的故障樹。
2.4 模式識(shí)別
文獻(xiàn)[6]中關(guān)于礦井突水問(wèn)題,可利用粗糙集對(duì)非正態(tài)、非線性和高維數(shù)據(jù)的處理能力,對(duì)存在大量不明確對(duì)應(yīng)關(guān)系的特征進(jìn)行簡(jiǎn)約,剔除與決策無(wú)關(guān)的屬性,得到簡(jiǎn)約樣本。
2.5 決策分析
粗糙集理論在金融投資預(yù)測(cè)方面也起到了很大的作用,文獻(xiàn)[7]基于優(yōu)勢(shì)粗糙集建立了證券投資分析模型,能夠有效分析出股票的投資價(jià)值。文獻(xiàn)[8]運(yùn)用多粒度粗糙集為決策問(wèn)題提供了新的思路,將多粒度粗糙集運(yùn)用到專家的綜合決策中并證明了研究的有效性。
(三).結(jié)語(yǔ)
在粗糙集理論發(fā)展的三十多年間,已取得了許多突破性研究成果,并成功運(yùn)用到生活的各個(gè)方面。粗糙集能夠處理不完整、不精確的大量數(shù)據(jù),在實(shí)際應(yīng)用中,將粗糙集與各種不同分類方法相結(jié)合,能夠更快、更準(zhǔn)確的提取出有用信息是未來(lái)研究的熱點(diǎn)之一。
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作者簡(jiǎn)介:
袁紅杰(1994-),碩士研究生,研究方向?yàn)楣收显\斷。