人工智能-粗糙集高级人工智能史忠植-精品ppt课件.ppt

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1、2023/5/6 高级人工智能史忠植 1第九章 知识发现 粗糙集 史忠植 中科院计算所2023/5/6 高级人工智能史忠植 2内容一、概述二、知识分类三、知识的约简四、决策表的约简五、粗糙集的扩展模型六、粗糙集的实验系统2023/5/6 高级人工智能史忠植 3一、概述 现实生活中有许多含糊现象并不能简单地用真、假值来表示如何表示和处理这些现象就成为一个研究领域。早在1904年谓词逻辑的创始人G.Frege就提出了含糊(Vague)一词，他把它归结到边界线上，也就是说在全域上存在一些个体既不能在其某个子集上分类，也不能在该子集的补集上分类。2023/5/6 高级人工智能史忠植 4模糊集 1965

2、年，Zadeh提出了模糊集，不少理论计算机科学家和逻辑学家试图通过这一理论解决G.Frege的含糊概念，但模糊集理论采用隶属度函数来处理模糊性，而基本的隶属度是凭经验或者由领域专家给出，所以具有相当的主观性。2023/5/6 高级人工智能史忠植 5粗糙集的提出 20世纪80年代初，波兰的Pawlak针对G.Frege的边界线区域思想提出了粗糙集（Rough Set）他把那些无法确认的个体都归属于边界线区域，而这种边界线区域被定义为上近似集和下近似集之差集。由于它有确定的数学公式描述，完全由数据决定，所以更有客观性。2023/5/6 高级人工智能史忠植 6粗糙集的研究 粗糙集理论的主要优势之一是

3、它不需要任何预备的或额外的有关数据信息。自提出以来，许多计算机科学家和数学家对粗糙集理论及其应用进行了坚持不懈的研究，使之在理论上日趋完善，特别是由于20世纪80年代末和90年代初在知识发现等领域得到了成功的应用而越来越受到国际上的广泛关注。2023/5/6 高级人工智能史忠植 7粗糙集的研究 1991年波兰Pawlak教授的第一本关于粗糙集的专著Rough Sets：Theoretical Aspects of Reasoning about Data 和1992年R.Slowinski主编的关于粗糙集应用及其与相关方法比较研究的论文集的出版，推动了国际上对粗糙集理论与应用的深入研究。1992年在波兰Kiekrz召开了第1届国际粗糙集讨论会。从此每年召开一次与粗糙集理论为主题的国际研讨会。