覆盖粒计算及其应用研究 硕士学位论文.docx

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覆盖粒计算及其应用研究硕士学位论文

学校代码10345研究类型应用基础研究

硕士学位论文

题目:

覆盖粒计算及其应用研究

ResearchontheCoveringandItsApplication

BasedonGranularComputing

ResearchontheCoveringandItsApplication

BasedonGranularComputing

ThesisSubmittedto

ZhejiangNormalUniversity

forthedegreeof

MasterofEngineering

By

ShuangLiu

（ComputerSoftwareandTheory）

ThesisSupervisor:

ProfessorJiyiWang

June,2011

覆盖粒计算及其应用研究

摘要

粒计算是研究基于多层次粒结构的思维方法、问题求解方法、信息处理模式及其相关理论、技术和工具的学科。

它覆盖了所有和粒度相关的理论、方法和技术，主要用于对不确定、不准确、不完整信息的处理，对大规模海量的数据和对复杂问题的求解。

粗糙集作为粒计算的一个重要分支，在理论和应用上不断取得丰硕成果的同时，也得到了广泛有意义的推广。

而覆盖广义粗糙集理论是Pawlak粗糙集理论在划分基础上推广到覆盖建立起来的，它是研究与覆盖相关的理论体系及其应用，由于它是在粗糙集理论上的关系推广，有关粗糙集的一些理论和应用并不一定在覆盖广义粗糙集下适用。

因此，本文的主要内容是在粒计算思想理论背景下，研究与覆盖相关的理论及其应用。

具体研究工作如下：

一、在面向基于粗糙集理论的动态信息系统规则挖掘的研究中，利用覆盖粒计算相关理论提出了一种能消除引起差异信息系统规则挖掘中不一致因素的公理化方法。

实验结果表明，在保持时间复杂度不变的情况下，利用改进的规则挖掘算法，通过消除不一致因素而获得的规则能更全面和更大程度地反映条件属性值变化与决策变化趋势之间的内在联系。

二、在面向冲突分析的研究中，在粒计算思想理论背景下，首次提出了“关联冲突”的概念。

利用覆盖冲突分析策略,通过“服务—资源”实例建立了关联冲突分析的合理泛化模型，讨论了关联冲突过程中所可能引发异常的阶段，并对不同阶段引发的异常进行了详细的分析，给出了具体的解决方案,从而完善了各个领域冲突的解决。

三、在面向分类法准确性（单标签和多标签数据集）的研究中，利用拓扑覆盖邻域理论，给出了寻找覆盖系统上重叠元素的相关公理化方法。

在粒计算的思维体系背景下，以实例辅证，给出了独立于数据标签和不同理想分类结果假设（一种假设为划分，另一种假设为覆盖）的评价分类法准确性的统一范式，为提高和评估分类法准确性的计算提供了重要的参考意义。

最后，文章是在同一个思想理论背景下，讨论了基于覆盖的相关理论和应用。

以上研究工作是覆盖广义粗糙集的理论及其应用的补充和发展，充分的体现出了粒计算背景下知识发现理论和方法的独特性，具有重要的理论意义及潜在的应用价值。

关键词：

粒计算；覆盖；动态信息系统；规则挖掘；关联冲突；分类

RESEARCHONTHECOVERINGANDITSAPPLICATIONBASEDONGRANULARCOMPUTING

ABSTRACT

Granularcomputing（GrC）isviewedasaninterdisciplinarystudyofcomputationinnature,societyandscience,characterizedbystructuredthinking,structuredproblemsolvingandstructuredinformationprocessingwithanunderlyingnotionofmultiplelevelsofgranulation.Itconsistsofallthetheories,methodologies,techniquesandtoolsrelatedtothegranularity,whichismainlyusedtodealwithuncertainty,impreciseandincompleteinformationandseekresolutionsfromthelarge-scalemassivedatasetorcomplicatedproblem.Roughset,asaveryimportantbranchofGrC,isbeingimprovingandperfectingontheoryandapplicationaswellasisbeingextendingwidelyandsignificantly.Generalizedroughsetoncoveringistheonethatpartition’sPawlakroughsettheoryisextendedintocovering’s.Itfocusesonthestudyofcovering,sothatmanytheoriesandapplicationsinthePawlakroughsetarenottenableandsuitableinthegeneralizedroughsetoncovering.Therefore,thisdissertationwillmainlymakeresearchoncoveringtheoriesanditsapplicationsunderbackgroundofGrC,whosecontentisshownasfollows:

Firstofall,fortherulesminingbasedonroughsettheoryindynamicinformationsystem,apre-processapproachtoeliminatetheelementsthatcauseinconsistenceofrulesminingindifferenceinformationsystemisproposedunderthebackgroundofcoveringtheorybasedongranularcomputing.Experimentshowsthatrelationshipbetweenthechangesofconditionattributesvaluesandtrendofdecision-makingcanbefullyreflectedasmuchaspossiblebyamodifiedrulesminingalgorithmunderthesametimecomplexitythroughthispre-processapproach.

Secondly,fortheconflictanalysis,associated-conflictisfirstlyintroducedintheperspectiveofGrC,andareasonableandcomprehensiveapproachtoitsanalysis,usingcoveringbasedongranularcomputing,isoutlined.Wearguethatthismodelofassociated-conflictanalysis,givenbytheexampleofservice-resource,willprovidemoreprofoundinsightfortheconflictresolutionindifferentfields.

Thirdly,fortheaccuracyofclassificationmethodonsinglelabeldatasetormultilabeldataset,aunifiedparadigmfortheaccuracyusedtoevaluatedifferentclassificationmethods,usingtopologicalcoveringbasedonGrC,ispresented,independentonnumberofdatalabelsanddifferentassumptionsofidealclassificationresult（oneassumptionispartition,theotheriscovering）.Andsomecorrespondingexamplesarealsodiscussedtoillustratetheaccuracyindifferentclassificationsituations.Thisunifiedparadigmwillprovideimportantreferencevaluefortheevaluationandimprovementofaccuracyofclassificationmethod.

Inbrief,thispaperdiscussestheoriesandapplicationsrelatedtothecoveringunderthesametheorybackground,anditcanbetreatedassupplementanddevelopmentofgeneralizedroughsetoncovering.Anditreflectsthespecificityontheories,methodologies,techniquesandtoolsofknowledgediscoveryunderthebackgroundofGrC,withsignificantreferredandappliedvalueinthefuture.

KEYWORDS:

GrC;Covering;DynamicInformationSystem;RulesMining;Associated-conflict;Classification

目录

摘要I

ABSTRACTIII

目录V

第一章绪论1

1.1粒计算1

1.1.1粒计算提出背景1

1.1.2粒计算任务和目标2

1.1.3粒计算基本要素和理论构成2

1.1.4粒计算研究方向与方法5

1.1.5粒计算基本思想和实质6

1.2覆盖广义粗糙集理论6

1.2.1覆盖广义粗糙集的研究背景7

1.2.2覆盖广义粗糙集的国内外研究现状8

1.3本文研究的意义、目标、方法和主要内容以及创新点8

1.3.1本文研究的意义8

1.3.2本文研究的目标8

1.3.3本文研究的方