基于粗糙集理论的属性约简与求核算法研究的任务书.docx

基于粗糙集理论的属性约简与求核算法研究的任务书
任务书
一、研究背景
粗糙集理论是一种处理不确定性信息的有效方法，它可以通过对数据集进行属性约简和求核来降低数据集的维度，减少计算量，提高数据处理的效率。属性约简指的是从原始数据集中筛选出最具代表性的属性，保留对数据分类最有意义的属性，剔除无关属性，从而实现对数据集的简化；求核则是采用多个属性的共性部分来减少数据集的冗余信息，同时保留重要的特征。因此，基于粗糙集理论的属性约简与求核算法在数据挖掘、机器学习等领域有着广泛的应用前景。
二、研究内容
本次研究旨在探究基于粗糙集理论的属性约简与求核算法，具体包括以下内容：
1.粗糙集理论的基本概念及其在属性约简中的应用。
2.常用的属性约简算法，如基于正域的属性约简算法、基于分治思想的属性约简算法、基于粒子群优化的属性约简算法等，并对它们进行比较和分析。
3.求核算法的原理与方法，包括基于熵值的求核算法、基于多目标粒子群优化的求核算法、基于模糊聚类的求核算法等，并对它们进行比较和分析。
4.在具体数据集上的实验分析，比较不同算法的性能，验证其有效性和实用性。
三、研究意义
本次研究的意义在于：
1.对基于粗糙集理论的属性约简与求核算法进行系统的探究和分析，以期推动粗糙集理论研究在算法优化和实际应用方面的进一步发展。
2.在实际数据挖掘和机器学习问题中，通过使用粗糙集理论的属性约简和求核等算法降低数据集的维度，简化数据处理过程，提高算法的准确性和效率，对相关应用有着重要的实用意义。
3.通过具体的实验分析，比较不同算法的性能，为理论的发展和应用提供有效的参考。
四、研究方法
本研究采用文献研究、实验分析等方法，主要步骤如下：
1.收集、综述相关文献，理解粗糙集理论的基本概念及其在属性约简和求核中的应用。
2.对常用的属性约简和求核算法进行详细介绍、比较和分析，提取其优势和不足之处。
3.选取具体的数据集，进行实验分析，比较不同算法的性能和效果。
五、论文结构
本论文预计包括以下部分：
第一章绪论
1.1研究背景和意义
1.2研究内容和方法
1.3论文结构
第二章粗糙集理论
2.1粗糙集理论的基本概念
2.2粗糙集理论在属性约简中的应用
第三章基于粗糙集理论的属性约简
3.1基于正域的属性约简算法
3.2基于分治思想的属性约简算法
3.3基于粒子群优化的属性约简算法
3.4算法性能比较和分析
第四章基于粗糙集理论的求核算法
4.1求核算法的基本原理和方法
4.2基于熵值的求核算法
4.3基于多目标粒子群优化的求核算法
4.4算法性能比较和分析
第五章实验分析
5.1实验数据集和设置
5.2实验结果分析
第六章结论和展望
6.1论文总结
6.2研究展望
六、参考文献
计划完成时间：2019年12月。