基于决策表的模糊粗糙单调依赖算法及其应用

doi:10.3969/j.issn.1000-565X.2011.07.002

华南理工大学学报（自然科学版） ›› 2011, Vol. 39 ›› Issue (7): 7-12.doi: 10.3969/j.issn.1000-565X.2011.07.002

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基于决策表的模糊粗糙单调依赖算法及其应用

梁瑾^1,2罗飞¹许玉格¹

1．华南理工大学自动化科学与工程学院，广东广州 510640; 2．华南师范大学教育信息技术学院，广东广州 510631

收稿日期:2010-11-18 修回日期:2011-03-01 出版日期:2011-07-25 发布日期:2011-06-03
通信作者: 梁瑾(1973-) ，男，在职博士生，华南师范大学副教授，主要从事系统工程、决策与控制研究． E-mail:liang-1-1@163.com
作者简介:梁瑾(1973-) ，男，在职博士生，华南师范大学副教授，主要从事系统工程、决策与控制研究．
基金资助:
国家自然科学基金资助项目( 60774032) ; 广东省自然科学基金博士科研启动项目( 9451064101002853) ; 广东省自然科学基金资助项目( 10151064101000075) ; 华南理工大学中央高校基本科研业务费专项资金资助项目( 2011ZM0126)

Fuzzy Rough Monotone Dependence Algorithm Based on Decision Table and Its Application

Liang Jin^1,2Luo Fei¹Xu Yu-ge¹

1. School of Automation Science and Engineering,South China University of Technology,Guangzhou 510640,Guangdong,China; 2. School of Education Information Technology,South China Normal University,Guangzhou 510631,Guangdong,China

Received:2010-11-18 Revised:2011-03-01 Online:2011-07-25 Published:2011-06-03
Contact: 梁瑾(1973-) ，男，在职博士生，华南师范大学副教授，主要从事系统工程、决策与控制研究． E-mail:liang-1-1@163.com
About author:梁瑾(1973-) ，男，在职博士生，华南师范大学副教授，主要从事系统工程、决策与控制研究．
Supported by:
国家自然科学基金资助项目( 60774032) ; 广东省自然科学基金博士科研启动项目( 9451064101002853) ; 广东省自然科学基金资助项目( 10151064101000075) ; 华南理工大学中央高校基本科研业务费专项资金资助项目( 2011ZM0126)

摘要/Abstract

摘要： 为了挖掘输入输出之间量的单调依赖关系，根据模糊粗糙集理论，通过对实践中量依赖关系的数据分析，提出了基于决策表的模糊单调依赖算法．文中通过区间映射定义了模糊单调依赖关系和模糊单调递增依赖隶属关系等概念，讨论了模糊单调递增依赖关系的参数和性质，并证明了相关命题．将该算法应用到工业污水的处理中，结果表明该算法是一种有效的数据挖掘算法．

关键词: 数据挖掘, 模糊粗糙集, 决策表, 模糊单调依赖关系, 映射, 隶属函数, 区间划分, 递增依赖

Abstract:

In order to reveal the quantity monotone dependence of the output on the input,a fuzzy monotone dependence algorithm based on decision table is proposed by analyzing the data about the quantity dependence in practice and by applying the fuzzy rough set theory. Then,the concepts such as the fuzzy monotone dependence and the fuzzy monotone increasing dependence membership function are defined by interval mapping,and the parameters and characteristics describing the fuzzy monotone increasing dependence are discussed. Moreover,the correlative proposition is proved. The proposed algorithm is finally applied to the wastewater treatment,with its effectiveness in data mining being verified.

Key words: data mining, fuzzy rough set, decision table, fuzzy monotone dependence, mapping, membership function, interval partition, increasing dependence

中图分类号:

梁瑾罗飞许玉格. 基于决策表的模糊粗糙单调依赖算法及其应用[J]. 华南理工大学学报（自然科学版）, 2011, 39(7): 7-12.

Liang Jin Luo Fei Xu Yu-ge. Fuzzy Rough Monotone Dependence Algorithm Based on Decision Table and Its Application[J]. Journal of South China University of Technology (Natural Science Edition), 2011, 39(7): 7-12.

[1]	周璇, 王馨瑶, 闫军威, 等. 基于机器学习的建筑复杂用能系统运行状态异常检测[J]. 华南理工大学学报(自然科学版), 2022, 50(7): 144-154.
[2]	陈可嘉, 郑晶晶. 基于种子约束LDA的产品属性提取方法[J]. 华南理工大学学报(自然科学版), 2022, 50(6): 37-48,70.
[3]	蔡晓东洪涛曹艺. 基于极化关系表述与低维数据间关联学习的推荐模型[J]. 华南理工大学学报（自然科学版）, 2022, 50(1): 122-131.
[4]	张子烨, 李明畅, 梁凌睿, 等. 推荐系统信息跨领域的改进迁移学习算法[J]. 华南理工大学学报（自然科学版）, 2020, 48(11): 99-106.
[5]	吴文静景鹏贾洪飞张铭航. 基于 K 均值聚类与随机森林算法的居民低碳出行意向数据挖掘[J]. 华南理工大学学报（自然科学版）, 2019, 47(7): 105-111.
[6]	蔡泽祥马国龙孙宇嫣黄昱翰. 基于数据挖掘的电力设备运维与决策分析方法[J]. 华南理工大学学报（自然科学版）, 2019, 47(6): 57-64,71.
[7]	马丽红王小娥田菁张宇. 基于隐藏主题概率模型的图像结构感知SISR重建方法[J]. 华南理工大学学报（自然科学版）, 2019, 47(4): 1-9.
[8]	李頔魏德敏. 基于直方图均化法的改进 Logistic 映射伪随机数发生器设计及性能研究 [J]. 华南理工大学学报（自然科学版）, 2018, 46(3): 134-141.
[9]	翟聪刘伟铭谭飞刚. 一类耦合映射模糊时滞跟驰系统的反馈控制[J]. 华南理工大学学报（自然科学版）, 2017, 45(1): 9-17.
[10]	彭利民. 基于最小代价的跨域虚拟网络映射算法[J]. 华南理工大学学报（自然科学版）, 2015, 43(9): 67-73,112.
[11]	王梦蛟冯久超吴中堂方杰王前. 基于非局部均值的混沌映射噪声抑制算法[J]. 华南理工大学学报（自然科学版）, 2015, 43(5): 40-44,50.
[12]	彭利民. 基于图的邻接分割的虚拟网络映射算法[J]. 华南理工大学学报（自然科学版）, 2015, 43(1): 66-71,78.
[13]	梁卓锐徐向民. 面向视觉手势交互的映射关系自适应调整[J]. 华南理工大学学报（自然科学版）, 2014, 42(8): 52-57.
[14]	付学谦陈皓勇蔡润庆. 基于自组织特征映射网络的电能质量综合评估[J]. 华南理工大学学报（自然科学版）, 2014, 42(6): 7-11.
[15]	徐娟姚如贵南花妮高凡琪. 信道估计辅助的缩小搜索范围高阶QAM 解映射算法[J]. 华南理工大学学报（自然科学版）, 2014, 42(5): 16-22.

基于决策表的模糊粗糙单调依赖算法及其应用

Fuzzy Rough Monotone Dependence Algorithm Based on Decision Table and Its Application

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