粗糙集应用

发布网友发布时间：2024-10-13 10:37

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热心网友时间：2024-10-27 22:23

粗糙集理论作为一种实用性极强的学科，尽管诞生时间相对较短，但已在近似推理、数字逻辑分析、模型建立、预测、决策支持、控制算法获取以及机器学习和模式识别等多个领域取得了显著成果。

在人工神经网络的训练样本集简化方面，面对大规模和冗余数据导致的训练时间过长问题，粗糙集化简技术得以应用。通过[10]的研究，粗糙集在保持关键信息的同时，成功减少了训练样本数据的冗余，从而提高了训练速度，实验显示速度提高了4.77倍，效果良好。

在控制算法获取中，粗糙集的应用尤为突出。对于难以建立严格数学模型的复杂对象，模糊控制以其鲁棒性和简单性受到青睐。然而，粗糙集的自动抽取控制规则能力为解决规则提取难题提供了新途径，催生了模糊-粗糙控制这一领域，其在“小车-倒立摆系统”和水泥窑炉控制问题中的应用展示了优异的控制效果。

粗糙集还被用于决策支持系统，通过分析大量经验数据，找出适用于不确定情况的决策规则，弥补常规方法的不足，允许存在模糊属性，通过推理得出可靠结论。例如，粗糙集理论能帮助医生基于历史病例归纳出诊断规则，如体温正常则未感冒，头痛且体温高则可能感冒。

粗糙集在数据库知识发现中的应用同样重要，从海量数据中抽取出清晰的规则，如股票与经济指数的关系、手术成功率与病理指标的关系等。粗糙集的概念，如核和化简，使得知识以IF THEN规则形式呈现，便于存储和利用，如美国医学工作者利用粗糙集提升早产预测的准确性。

扩展资料

粗糙集理论，是继概率论、模糊集、证据理论之后的又一个处理不确定性的数学工具。作为一种较新的软计算方法，粗糙集近年来越来越受到重视，其有效性已在许多科学与工程领域的成功应用中得到证实，是当前国际上人工智能理论及其应用领域中的研究热点之一。在很多实际系统中均不同程度地存在着不确定性因素，采集到的数据常常包含着噪声，不精确甚至不完整。