基于浓缩差别矩阵的不完备信息系统的属性约简算法研究的任务书.docx

基于浓缩差别矩阵的不完备信息系统的属性约简算法研究的任务书
任务书
一、任务背景
随着大数据时代的到来，数据的规模和维度呈现爆炸式增长，导致数据分析和决策变得更复杂，属性约简作为数据预处理的一个重要环节，对于减少数据冗余、提高数据处理效率、提高数据分析和预测精度具有重要作用。在不完备信息系统中，数据的质量和可靠性存在一定程度的不确定性和风险，传统属性约简方法在处理不完备信息系统数据时受到其不确定性和缺失值的影响，容易导致信息的丢失和误判。因此，如何处理不完备信息系统中的属性约简问题成为当前数据挖掘和决策分析领域的研究热点之一。
二、研究目的
本次研究旨在探究基于浓缩差别矩阵的不完备信息系统的属性约简算法，即通过对差别矩阵进行特征分析，找到属性子集中能够绝对区分决策类别的最小属性集，提高数据决策能力和预测精度。
三、研究内容
1.不完备信息系统属性约简算法研究现状和发展趋势分析
2.基于浓缩差别矩阵的不完备信息系统属性约简算法理论和算法优化
（1）不完备信息系统和差别矩阵的定义和构造
（2）根据属性的差别大小进行属性约简的算法实现和优化
（3）不完备信息系统属性约简算法的收敛性和正确性分析
3.基于UCI数据库的实验模拟和算法评估
（1）数据预处理和实验设计
（2）算法实现和比较分析
（3）实验结果分析和优化改进
四、研究意义
1.推动不完备信息系统属性约简算法应用和发展，提高决策分析的精度和效率。
2.建立不完备信息系统属性约简算法的理论框架和优化模型，提高算法可靠性和稳定性。
3.拓展数据分析和决策预测的方法和手段，为实际应用提供理论支持和技术保障。
五、研究计划
1.第一阶段（1-3个月）
完成不完备信息系统属性约简算法的文献综述和理论研究，掌握差别矩阵构造和分析原理。
2.第二阶段（4-6个月）
根据差别矩阵的特征进行属性约简的算法实现和优化，分析算法的收敛性和正确性。
3.第三阶段（7-9个月）
基于UCI数据库进行实验模拟和算法评估，总结优缺点和改进方向。
4.第四阶段（10-12个月）
撰写研究报告，进行学术交流和发表研究成果。
六、参考文献
[1]GuoY,ZhuB,GaoY.Anattributereductionmethodforincompletedecisionsystemsbasedonconsistencyroughsetmodel[J].InformationSciences,2016,327:228-245.
[2]HuangY,WuL,LiH,etal.Ahybridapproachforattributereductionoflarge-scaleincompletedatasets[J].IEEETransactionsonKnowledgeandDataEngineering,2014,26(7):1648-1661.
[3]ZhangJ,WangG,ZhangS.Animprovedattributereductionalgorithmforinconsistentdecisiontablesbasedonroughsettheory[J].Knowledge-BasedSystems,2014,61:90-98.