什么叫模糊集对分析法

按照模糊综合分析法，我们对某企业效绩进行评价。

1设因素集U：U={u1，u2，……u9}

综合我国现行评价体系和平衡记分法(SEC)，我们选取了u1(净资产收益状况)、u2(资产营运状况)、u3(长期偿债能力)、u4(短期偿债能力)。U5(销售增长状况)，u6(市场占有能力)、u7(技术能力)、u8(发展创新能力)、u9(学习能力)等9个指标为反映企业效绩的主要指标。其中，u1、u2、u3、u4、u5是财务业绩方面的指标，原来都用精确的比率指标反映，但对它们适当地模糊化更能客观真实地反映企业效绩。例如，在评价企业短期偿债能力时，该企业流动比率为18，但专家们发现该企业存货数额庞大，占了流动资产的较大部分，说明其资产的流动性并不好，因而仍可评定该指标为较低等级。U6是客户方面业绩指标，u7内部经营过程方面业绩指标，u8、u9是学习与增长方面业绩指标。

2设评价集V={v1，v2……v4}

简便起见，我们设v1：优秀，v2：良好，v3：平均，v4：较差。

3我们选取了该企业的注册会计师、熟悉该企业情况的专家组成评判组，得到评价矩阵

4根据专家意见，我们确定权重集A为：

5按照M(,，+)模型

所以，根据最大隶属度原则，该企业效绩评定为“良好”。事后，该企业领导认为这个评价结果比较符合实际情况。

按照模糊综合分析法，我们对某企业效绩进行评价。

1设因素集U：U={u1，u2，……u9}

综合我国现行评价体系和平衡记分法(SEC)，我们选取了u1(净资产收益状况)、u2(资产营运状况)、u3(长期偿债能力)、u4(短期偿债能力)。U5(销售增长状况)，u6(市场占有能力)、u7(技术能力)、u8(发展创新能力)、u9(学习能力)等9个指标为反映企业效绩的主要指标。其中，u1、u2、u3、u4、u5是财务业绩方面的指标，原来都用精确的比率指标反映，但对它们适当地模糊化更能客观真实地反映企业效绩。例如，在评价企业短期偿债能力时，该企业流动比率为18，但专家们发现该企业存货数额庞大，占了流动资产的较大部分，说明其资产的流动性并不好，因而仍可评定该指标为较低等级。U6是客户方面业绩指标，u7内部经营过程方面业绩指标，u8、u9是学习与增长方面业绩指标。

2设评价集V={v1，v2……v4}

简便起见，我们设v1：优秀，v2：良好，v3：平均，v4：较差。

3我们选取了该企业的注册会计师、熟悉该企业情况的专家组成评判组，得到评价矩阵

4根据专家意见，我们确定权重集A为：

5按照M(,，+)模型

所以，根据最大隶属度原则，该企业效绩评定为“良好”。事后，该企业领导认为这个评价结果比较符合实际情况。

参考资料：

回答者：屁屁有葱 - 举人 五级 11-8 11:52

运用模糊集对分析法,建立了大气环境监测布点优化的数学模型,对成都大气环境监测点的优化实例证明:该方法优化结果切实可靠,最终保留的信息量大,而且计算方法灵活,简便易行

回答者：jinlintx - 试用期 一级 11-8 11:56

粗糙集理论及其应用

摘 要 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 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

本文介绍了粗糙集理论的基本概念,特点及有关应用

关键词 粗糙集, 不确定性, 数据分析, 软计算

1 引言

在自然科学,社会科学和工程技术的很多领域中, 都不同程度地涉及到对不确定因素和对不完备( imperfect) 信息的处理 从实际系统中采集到的数据常常包含着噪声, 不够精确甚至不完整 采用纯数学上的假设来消除或回避这种不确定性, 效果往往不理想, 反之, 如果正视它,对这些信息进行合适地处理, 常常有助于相关实际系统问题的解决 多年来, 研究人员一直在努力寻找科学地处理不完整性和不确定性的有效途径 模糊集和基于概率方法的证据理论是处理不确定信息的两种方法, 已应用于一些实际领域 但这些方法有时需要一些数据的附加信息或先验知识, 如模糊隶属函数,基本概率指派函数和有关统计概率分布等, 而这些信息有时并不容易得到 1982 年, 波兰学者Z Paw lak 提

出了粗糙集理论, 它是一种刻划不完整性和不确定性的数学工具, 能有效地分析不精确,不一致( incon sisten t),不完整( incomp lete) 等各种不完备的信息, 还可以对数据进行分析和推理, 从中发现隐含的知识, 揭示潜在的规律 粗糙集理论是建立在分类机制的基础上的, 它将分类理解为在特定空间上的等价关系, 而等价关系构成了对该空间的划分粗糙集理论将知识理解为对数据的划分, 每一被划分的集合称为概念粗糙集理论的主要思想是利用已知的知识库, 将不精确或不确定的知识用已知的知识库中的知识来(近似) 刻画该理论与其他处理不确定和不精确问题理论的最显著的区别是它无需提供问题所需处理的数据集合之外的任何先验信息, 所以对问题的不确定性的描述或处理可以说是比较客观的, 由于这个理论未能包含处理不精确或不确定原始数据的机制, 所以这个理论与概率论, 模糊数学和证据理论等其他处理不确定或不精确问题的理论有很强的互补性本文简要介绍了粗糙集理论的基本概念和实际应用

2 粗糙集的理论

2 1 粗糙集理论的产生和发展

在本世纪70 年代, 波兰学者Z Paw lak 和一些波兰科学院,波兰华沙大学的逻辑学家们,一起从事关于信息系统逻辑特性的研究 粗糙集理论就是在这些研究的基础上产生的 1982年, Z Paw lak 发表了经典论文Rough Set s , 宣告了粗糙集理论的诞生 此后, 粗糙集理论引起了许多数学家,逻辑学家和计算机研究人员的兴趣, 他们在粗糙集的理论和应用方面作了大量的研究工作1991 年Z Paw lak 的专著和1992 年应用专集的出版, 对这一段时期理论和实践工作的成果作了较好的总结, 同时促进了粗糙集在各个领域的应用 此后召开的与粗糙集有关的国际会议进一步推动了粗糙集的发展 越来越多的科技人员开始了解并准备从事该领域的研究 目前, 粗糙集已成为人工智能领域中一个较新的学术热点, 在机器学习,知识获取,决策分析,过程控制等许多领域得到了广泛的应用

2 2 粗糙集理论所处理的问题

粗糙集能有效地处理下列问题:

·不确定或不精确知识的表达;

·经验学习并从经验中获取知识;

·不一致信息的分析;

·根据不确定,不完整的知识进行推理;

·在保留信息的前提下进行数据化简;

·近似模式分类;

·识别并评估数据之间的依赖关系

2 3 粗糙集理论的一些基本概念

2 3 1 知识的含义

"知识"这个概念在不同的范畴内有多种不同的含义 在粗糙集理论中,"知识"被认为是一种分类能力 人们的行为是基于分辨现实的或抽象的对象的能力, 如在远古时代, 人们为了生存必须能分辨出什么可以食用, 什么不可以食用; 医生给病人诊断, 必须辨别出患者得的是哪一种病 这些根据事物的特征差别将其分门别类的能力均可以看作是某种"知识"

2 3 2 不可分辨关系与基本集

分类过程中, 相差不大的个体被归于同一类, 它们的关系就是不可分辨关系( indiscernability relation) 假定只用两种黑白颜色把空间中的物体分割两类, {黑色物体},{白色物体},那么同为黑色的两个物体就是不可分辨的, 因为描述它们特征属性的信息相同, 都是黑色 如果再引入方,圆的属性, 又可以将物体进一步分割为四类: {黑色方物体},{黑色圆物体},{白色方物体},{白色圆物体} 这时, 如果两个同为黑色方物体, 则它们还是不可分辨的 不可分辨关系也称为一个等效关系(equivalence relationship ) , 两个白色圆物体间的不可分辨关系可以理解为它们在白,圆两种属性下存在等效关系

基本集(elementary set) 定义为由论域中相互间不可分辨的对象组成的集合, 是组成论域知识的颗粒 不可分辨关系这一概念在粗糙集理论中十分重要, 它深刻地揭示出知识的颗粒状结构 , 是定义其它概念的基础 知识可认为是一族 等效关系, 它将论域分割成一系列的等效类

2 3 3 集合的下逼近,上逼近及边界区

粗糙集理论延拓了经典的集合论, 把用于分类的知识嵌入集合内, 作为集合组成的一部分 一个对象a 是否属于集合X 需根据现有的知识来判断, 可分为三种情况: (1) 对象a 肯定属于集合X ; (2) 对象a 肯定不属于集X ; (3) 对象a 可能属于也可能不属于集合X 集合的划分密切依赖于我们所掌握的关于论域的知识, 是相对的而不是绝对的给定一个有限的非空集合U 称为论域, I 为U 中的一族等效关系, 即关于U 的知识, 则二元对 K = (U , I ) 称为一个近似空间(approximation space) 设x 为U 中的一个对象, X为U 的一个子集, I (x ) 表示所有与x 不可分辨的对象所组成的集合, 换句话说, 是由x 决定的

等效类, 即I (x ) 中的每个对象都与x 有相同的特征属性(attribute)

集合X 关于I 的下逼近(Lower approximation) 定义为:

I (X ) = {x ∈U : I (x ) I (X ) 实际上由那些根据现有知识判断肯定属于X 的对象所组成的最大的集合, 有时也称

为X 的正区(po sit ive region) , 记作PO S (X ) 类似地, 由根据现有知识判断肯定不属于X 的

对象组成的集合称为X 的负区(negat ive region) , 记作N EG (X )

集合X 关于I 的上逼近(U pper app rox im at ion) 定义为

I3 (X ) = {x ∈U : I (x ) ∩ X ≠ 5 } (2)

I3 (X ) 是由所有与X 相交非空的等效类I (x ) 的并集, 是那些可能属于X 的对象组成的最小

集合 显然, I3 (X ) + N EG (X ) = 论域U

集合X 的边界区(Boundary region) 定义为

BND (X ) = I

3 (X ) - I 3 (X ) (3)

BND (X ) 为集合X 的上逼近与下逼近之差 如果BND (X ) 是空集, 则称X 关于I 是清晰的

(crisp ) ; 反之如果BND (X ) 不是空集, 则称集合X 为关于I 的粗糙集( rough set)

下逼近,上逼近及边界区等概念称为可分辨区(discern ib ility region s) , 刻划了一个边界含

糊(vague) 集合的逼近特性 粗糙程度可按按下式的计算

A1

=

I 3 (X )

I

3 (X ) , (4)

式中 # 表示集合# 的基数或势(cardinality) , 对有限集合表示集合中所包含的元素的个数

显然0≤A

1 (X ) ≤1, 如果A

1 (X ) = 1, 则称集合X 相对于I 是清晰(crisp ) 的, 如果A

1 (X ) 0} (7)

BND (X ) = {x ∈U : 0 < LIX

(x ) < 1} (8)

从上面的定义中, 可以看出粗糙集理论中"含糊"(vague) 和"不确定"(uncertain ty) 这两个

概念之间的关系:"含糊"用来描述集合, 指集合的边界不清楚; 而"不确定"描述的是集合中的

元素, 指某个元素是否属于某集合是不确定的

2 4 实例

下面用一个具体的实例说明粗糙集的概念 在粗糙集中使用信息表( info rm at ion tab le) 描

述论域中的数据集合 根据学科领域的不同, 它们可能代表医疗,金融,军事,过程控制等方面

的数据 信息表的形式和大家所熟悉的关系数据库中的关系数据模型很相似, 是一张二维表

1 期韩祯祥等: 粗糙集理论及其应用39

1995-2005 Tsinghua Tongfang Optical Disc Co, Ltd All rights reserved

格, 如表一所示 表格的数据描述了一些人的教育程度以及是否找到了较好工作, 旨在说明两

者之间的关系 其中王治,马丽, 赵凯等称为对象(ob ject s) , 一行描述一个对象 表中的列描

述对象的属性 粗糙集理论中有两种属性: 条件属性(condit ion at t ribu te) 和决策属性(decision

at t ribu te) 本例中"教育程度"为条件属性;"是否找到了好工作"为决策属性

表1 教育程度与是否找到好工作的关系

姓名教育程度是否找到了好工作

王治高中否

马丽高中是

李得小学否

刘保大学是

赵凯博士是

设O 表示找到了好工作的人的集合, 则

O = {马丽, 刘保, 赵凯}, 设I 表示属性"教育

程度"所构成的一个等效关系, 根据教育程度

的不同, 该论域被分割为四个等效类: {王治,

马丽},{李得},{刘保},{赵凯} 王治和马丽在

同一个等效类中, 他们都为高中文化程度, 是

不可分辨的 则:

集合O 的下逼近(即正区) 为 I 3 (O ) = PO S (O ) = {刘保,赵凯}

集合O 的负区为 N EG (O ) = {李得}

集合O 的边界区为 BND (O ) = {王治, 马丽}

集合O 的上逼近为 I 3 (O ) = PO S (O ) + BND (O ) = {刘保,赵凯,王治,马

丽}

根据表1, 可以归纳出下面几条规则, 揭示了教育程度与是否能找到好工作之间的关系

RUL E 1: IF (教育程度= 大学) OR (教育程度= 博士) THEN (可以找到好工作)

RUL E 2: IF (教育程度= 小学) THEN (找不到好工作)

RUL E 3: IF (教育程度= 高中) THEN (可能找到好工作)

从这个简单的例子中, 我们还可以体会到粗糙集理论在数据分析,寻找规律方面的作用

3 粗糙集理论的特点

3 1 粗糙集是一种软计算方法

软计算(sof t compu t ing) 的概念是由模糊集创始人Zadeh[ 9 ]提出的 软计算中的主要工具

包括粗糙集,模糊逻辑(FL ),神经网络(NN ),_________概率推理(PR ),信度网络(Belief N etwo rk s),遗

传算法(GA ) 与其它进化优化算法,混沌(Chao s) 理论等

传统的计算方法即所谓的硬计算(hard compu t ing) , 使用精确,固定和不变的算法来表达

和解决问题 而软计算的指导原则是利用所允许的不精确性,不确定性和部分真实性以得到易

于处理,鲁棒性强和成本较低的解决方案, 以便更好地与现实系统相协调

3 2 粗糙集理论的特点

粗糙集方法的简单实用性是令人惊奇的, 它能在创立后的不长时间内得到迅速应用是因

为具有以下特点[ 6～ 8 ]:

(1) 它能处理各种数据, 包括不完整( incomp lete) 的数据以及拥有众多变量的数据;

(3) 它能处理数据的不精确性和模棱两可(am b igu ity) , 包括确定性和非确定性的情况;

(4) 它能求得知识的最小表达( reduct) 和知识的各种不同颗粒(granu larity) 层次;

(5) 它能从数据中揭示出概念简单, 易于 *** 作的模式(pat tern) ;

(6) 它能产生精确而又易于检查和证实的规则, 特别适于智能控制中规则的自动生成

40 信 息 与 控 制27 卷

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4 粗糙集理论的应用

粗糙集理论是一门实用性很强的学科, 从诞生到现在虽然只有十几年的时间, 但已经在不

少领域取得了丰硕的成果, 如近似推理,数字逻辑分析和化简,建立预测模型,决策支持,控制

算法获取,机器学习算法和模式识别等等 下面介绍一下粗糙集应用的几个主要领域

4 1 人工神经网络训练样本集化简

人工神经网络具有并行处理,高度容错和泛化能力强的特点, 适合应用在预测,复杂对象

建模和控制等场合 但是当神经网络规模较大,样本较多时, 训练时间过于漫长, 这个固有缺点

是制约神经网络进一步实用化的一个主要因素 虽然各种提高训练速度的算法不断出现, 问题

远未彻底解决 化简训练样本集, 消除冗余数据是另一条提高训练速度的途径

文[ 10 ]正是沿着这条思路, 应用粗糙集化简神经网络训练样本数据集, 在保留重要信息的

前提下消除了多余(superf luou s) 的数据 仿真实验表明训练速度提高了4 77 倍, 获得了较好

的效果

4 2 控制算法获取

实际系统中有很多复杂对象难于建立严格的数学模型, 这样传统的基于数学模型的控制

方法就难以奏效 模糊控制模拟人的模糊推理和决策过程, 将 *** 作人员的控制经验总结为一系

列语言控制规则, 具有鲁棒性和简单性的特点, 在工业控制等领域发展较快 但是有些复杂对

象的控制规则难以人工提取, 这样就在一定程度上限制了模糊控制的应用

粗糙集能够自动抽取控制规则的特点为解决这一难题提供了新的手段 一种新的控制策

略—模糊- 粗糙控制(fuzzy2rough con t ro l) 正悄然兴起, 成为一个有吸引力的发展方向 应用

这种控制方法, 文[11 ]研究了"小车—倒立摆系统"这一经典控制问题, 文[12 ]研究了过程控制

(水泥窑炉) , 均取得了较好的控制效果 应用粗糙集进行控制的基本思路是: 把控制过程的一

些有代表性的状态以及 *** 作人员在这些状态下所采取的控制策略都记录下来, 然后利用粗糙

集理论处理这些数据, 分析 *** 作人员在何种条件下采取何种控制策略, 总结出一系列控制规

则:

规则1 IF Condit ion 1 满足 THEN 采取decision 1

规则2 IF Condit ion 2 满足 THEN 采取decision 2

规则3 IF Condit ion 3 满足 THEN 采取decision 3

这种根据观测数据获得控制策略的方法通常被称为从范例中学习( learn ing f rom exam2

p les) 粗糙控制( rough con t ro l) 与模糊控制都是基于知识,基于规则的控制, 但粗糙控制更加

简单迅速,实现容易(因为粗糙控制有时可省却模糊化及去模糊化步骤) ; 另一个优点在于控制

算法可以完全来自数据本身, 所以从软件工程的角度看, 其决策和推理过程与模糊(或神经网

络) 控制相比可以很容易被检验和证实(validate) 文[ 11 ]还指出在特别要求控制器结构与算

法简单的场合, 更适合采取粗糙控制

美国电力科学研究院(EPR I) 对粗糙集的应用研究的潜力对十分重视, 将其作为战略性

研究开发(St rategy R&D) 项目, 在1996 年拨款 196, 600 资助San Jo se 州立大学进行电力系

统模糊- 粗糙控制器的研究

1 期韩祯祥等: 粗糙集理论及其应用41

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4 3 决策支持系统

面对大量的信息以及各种不确定因素, 要作出科学,合理的决策是非常困难的 决策支持

系统是一组协助制定决策的工具, 其重要特征就是能够执行IF THEN 规则进行判断分

析 粗糙集理论可以在分析以往大量经验数据的基础上找到这些规则, 基于粗糙集的决策支持

系统在这方面弥补了常规决策方法的不足, 允许决策对象中存在一些不太明确,不太完整的属

性, 并经过推理得出基本上肯定的结论

下面举一个例子, 说明粗糙集理论可以根据以往的病例归纳出诊断规则, 帮助医生作出判

断 表二描述了八个病人的症状 从表二中可以归纳出以下几条确定的规则:

表2 症状与感冒的关系

病人编号

病理症状诊断结果

是否头痛体温是否感冒

病人1 是正常否

病人2 是高是

病人3 是很高是

病人4 否正常否

病人5 否高否

病人6 否很高是

病人7 否高是

病人8 否很高否

1 IF (体温正常) THEN (没感冒)

2 IF (头痛) AND (体温高) THEN

(感冒)

3 IF (头痛) AND (体温很高) THEN

(感冒)

还有几条可能的规则:

4 IF (头不痛) THEN (可能没感冒)

5 IF (体温高) THEN (可能感冒了)

6 IF (体温很高) THEN (可能感冒了)

病人5 和病人7, 病人6 和病人8, 症状

相同, 但是一个感冒另一个却没感冒, 这种情

况称为不一致( incon sisten t) 粗糙集就是靠这种IF THEN 规则的形式表示数据中蕴含的

知识

希腊工业发展银行ETEVA 用粗糙集理论协助制订信贷政策, 从大量实例中抽取出的规

则条理清晰, 得到了金融专家的好评[ 13 ]

4 4 从数据库中知识发现

现代社会中, 随着信息产业的迅速发展, 大量来自金融,医疗,科研等不同领域的信息被存

储在数据库中 这些浩如烟海的数据间隐含着许多有价值的但鲜为人知的相关性, 例如股票的

价格和一些经济指数有什么关系; 手术前病人的病理指标可能与手术是否成功存在某种联系;

满足何种条件的夜空会出现彗星等天文现象等等

由于数据库的庞大, 人工处理这些数据几乎是不可能的, 于是出现了一个新的研究方向—

数据库中的知识发现(Know ledge D iscovery in Databases, KDD) , 也叫做数据库(信息) 发掘

(M in ing) , 它是目前国际上人工智能领域中研究较为活跃的分支 粗糙集是其中的一种重要

的研究方法, 它采用的信息表与关系数据库中的关系数据模型很相似, 这样就便于将基于粗糙

集的算法嵌入数据库管理系统中

粗糙集引入核(co re),化简( reduct) 等有力的概念与方法, 从数据中导出用IF THEN

规则形式描述的知识, 这些精练的知识更便于存储和使用 美国医学工作者应用粗糙集理论对

大量的病历进行分析, 发现黑人妇女患乳腺癌后的死亡率比白人妇女高 到目前为止, 早产的

预测在医学上还是比较困难的 现有的人工预测方法准确率只有17à - 58à , 而应用粗糙集

理论则可将准确率提高到68à - 90à [ 8 ]

42 信 息 与 控 制27 卷

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5 粗糙集与模糊集,证据理论及其它一些情况

5 1 粗糙集与模糊集,证据理论

粗糙集与模糊集都能处理不完备( imperfect) 数据, 但方法不同, 模糊集注重描述信息的含

糊(vagueness) 程度, 粗糙集则强调数据的不可辩别( indiscern ib ility) , 不精确( imp recision) 和

模棱两可(am b igu ity) 使用图像处理中的语言来作比喻, 当论述图像的清晰程度时, 粗糙集强

调组成图像象素的大小, 而模糊集则强调象素存在不同的灰度 粗糙集研究的是不同类中的对

象组成的集合之间的关系, 重在分类; 模糊集研究的是属于同一类的不同对象的隶属的关系,

重在隶属的程度 因此粗糙集和模糊集是两种不同的理论, 但又不是相互对立的, 它们在处理

不完善数据方面可以互为补充

粗糙集理论与证据理论虽有一些相互交叠的地方, 但本质不同, 粗糙集使用集合的上,下

逼近而证据理论使用信任函数(belief funct ion) 作为主要工具 粗糙集对给定数据的计算是客

观的, 无须知道关于数据的任何先验知识(如概率分布等) , 而证据理论则需要假定的似然值

(p lau sib ility)

5 2 近年来召开的与粗糙集有关的国际会议

相继召开的以粗糙集理论为主题的国际会议, 促进了粗糙集理论的推广 这些会议发表了

大量的具有一定学术和应用价值的论文, 方便了学术交流, 推动了粗糙集在各个科学领域的拓

展和应用 下面列出了近年召开的一些会议:

· 1992 年第一届国际研讨会(Rough Set s: State of the A rt and Perspect ives) 在波兰

K iek rz 召开;

·1993 年第二届国际研讨会(The Second In ternat ionalWo rk shop on Rough Set s and

Know ledge D iscovery, RSKD'93) 在加拿大Banff 召开;

·1994 年第三届国际研讨会(The Th ird In ternat ionalWo rk shop on Rough Set s and Sof t

Compu t ing, RSSC'94) 在美国San Jo se 召开;

·1995 年在美国No rth Caro lina 召开了题为"Rough Set Theo ry, RST'95"的国际会议;

·1996 年第四届国际研讨会(The Fou rth In ternat ionalWo rk shop on Rough Set s, Fuzzy

Set s, andM ach ine D iscovery, RSFD'96) 在日本东京召开;

·1997 年3 月在美国No rth Caro lina 召开了第五届国际研讨会(The F if th In ternat ional

Wo rk shop on Rough Set s and Sof t Compu t ing, RSSC'97)

5 3 国际上一些有关粗糙集的软件

目前, 国际上研究粗糙集的机构和个人开发了一些应用粗糙集的实用化软件, 也出现了商

业化的软件 加拿大Reduct System Inc 公司开发的用于数据库知识发现的软件DataLogic

R [ 14 ]是用C 语言开发的, 可安装在个人计算机上, 为科研领域和工业界服务

美国肯萨斯大学开发了一套基于粗糙集的经验学习系统[ 15 ] , 名为L ERS (L earn ing f rom

Examp les based on Rough Set s) , 它能从大量经验数据中抽取出规则 L ERS 已被美国国家航

空航天管理局(NA SA ) 的约翰逊(John son) 空间中心采用, 作为专家系统开发工具, 为"自由

号"(F reedom ) 空间站上的医疗决策服务 美国环境保护署(U S Environm en tal P ro tect ion A 2

gency) 资助的一个项目中也采用了L ERS

波兰波兹南工业大学(Poznan U n iversity of Techno logy) 开发的软件RoughDA S 和

1 期韩祯祥等: 粗糙集理论及其应用43

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RoughClass, 也在不少实际领域中得到应用[ 5 ]

加拿大Regina 大学开发的KDD- R 是用C 编写的, 在UN IX 环境下运行, KDD2R 基于

变精度粗糙集模型[ 16 ] (V ariab le P recision Rough Set, V PRS) , 通过改变粗糙程度而使数据中

隐含的模式更清楚的显示出来

6 结束语

粗糙集是一种较有前途的处理不确定性的方法, 相信今后将会在更多的领域中得到应用

但是, 粗糙集理论还处在继续发展之中, 正如粗糙集理论的创立人Z Paw lak 所指出的那

样[ 8 ] , 尚有一些理论上的问题需要解决, 诸如用于不精确推理的粗糙逻辑(Rough logic) 方法,

粗糙集理论与非标准分析(Non standard analysis) 和非参数化统计(Nonparam et ric stat ist ics)

等之间的关系等等

将粗糙集与其它软计算方法(如模糊集,人工神经网络,遗传算法等) 相综合, 发挥出各自

的优点, 可望设计出具有较高的机器智商(M IQ ) 的混合智能系统(Hyb rid In telligen t

System ) , 这是一个值得努力的方向

粗糙集方法的简单实用性是令人惊奇的，它能在创立后的不长时间内得到迅速应用是因为具有以下特点：

(1) 它能处理各种数据，包括不完整（incomplete) 的数据以及拥有众多变量的数据；

(2) 它能处理数据的不精确性和模棱两可（ambiguity），包括确定性和非确定性的情况；

(3) 它能求得知识的最小表达（reduct) 和知识的各种不同颗粒（granularity) 层次；

(4) 它能从数据中揭示出概念简单，易于 *** 作的模式（pattern) ;

(5) 它能产生精确而又易于检查和证实的规则，特别适于智能控制中规则的自动生成

神经网络

人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connection Model），它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。

最常用的就是BP神经网络了，你做数据挖掘SVM也很常用。

模糊

模糊逻辑指模仿人脑的不确定性概念判断、推理思维方式，对于模型未知或不能确定的描述系统，以及强非线性、大滞后的控制对象，应用模糊集合和模糊规则进行推理，表达过渡性界限或定性知识经验，模拟人脑方式，实行模糊综合判断，推理解决常规方法难于对付的规则型模糊信息问题。模糊逻辑善于表达界限不清晰的定性知识与经验，它借助于隶属度函数概念，区分模糊集合，处理模糊关系，模拟人脑实施规则型推理，解决因“排中律”的逻辑破缺产生的种种不确定问题 。

粗糙集(Roughset,也称粗集)理论是波兰学者2Pawlak于1982年提出的,它为处理不确切的!不完整的信息提供了一种新的数学工具。粗糙集理论建立在分类机制的基础之上,将分类理解为特定空间上的等价关系,而等价关系构成了对该空间的划分。该理论将知识理解为对数据的划分,每一划分的集合称为概念。粗糙集理论的主要思想是在保持信息系统分类能力不变的前提下,利用己知的知识库,将不精确或不确定的知识用知识库中己有的知识来近似刻画,通过知识的补充!约简,导出问题的决策或分类规则。

粗糙集理论与其它处理不确定和不精确问题理论最显著的区别是粗糙集理论无须提供问题所需处理的数据集合之外的任何先验信息,对问题的不确定性的描述或处理比较客观,又由于这个理论未包含处理不精确或不确定原始数据的机制,所以该理论与概率论!模糊数学!证据理论等其它处理不精确或不确定问题的理论有很强的互补性。粗糙集理论不仅为信息科学和认知科学提供了新的研究方法,而且为智能信息处理提供了有效的处理技术。目前粗糙集理论己经是人工智能领域方面的一个研究热点,成为数据挖掘应用的主要技术之一,受到各国学者的高度重视。

在数据分析中，数据挖掘工作是一个十分重要的工作，可以说，数据挖掘工作占据数据分析工作的时间将近一半，由此可见数据挖掘的重要性，要想做好数据挖掘工作需要掌握一些方法，那么数据挖掘的常用方法都有哪些呢？下面就由小编为大家解答一下这个问题。

首先给大家说一下神经网络方法。神经网络是模拟人类的形象直觉思维，在生物神经网络研究的基础上，根据生物神经元和神经网络的特点，通过简化、归纳、提炼总结出来的一类并行处理网络，利用其非线性映射的思想和并行处理的方法，用神经网络本身结构来表达输入和输出的关联知识。神经网络方法在数据挖掘中十分常见。

然后给大家说一下粗糙集方法。粗糙集理论是一种研究不精确、不确定知识的数学工具。粗糙集处理的对象是类似二维关系表的信息表。目前成熟的关系数据库管理系统和新发展起来的数据仓库管理系统，为粗糙集的数据挖掘奠定了坚实的基础。粗糙集理论能够在缺少先验知识的情况下，对数据进行分类处理。在该方法中知识是以信息系统的形式表示的，先对信息系统进行归约，再从经过归约后的知识库抽取得到更有价值、更准确的一系列规则。因此，基于粗糙集的数据挖掘算法实际上就是对大量数据构成的信息系统进行约简，得到一种属性归约集的过程，最后抽取规则。

而决策树方法也是数据挖掘的常用方法之一。决策树是一种常用于预测模型的算法，它通过一系列规则将大量数据有目的分类，从中找到一些有价值的、潜在的信息。它的主要优点是描述简单，分类速度快，易于理解、精度较高，特别适合大规模的数据处理，在知识发现系统中应用较广。它的主要缺点是很难基于多个变量组合发现规则。在数据挖掘中，决策树常用于分类。

最后给大家说的是遗传算法。遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索算法。数据挖掘是从大量数据中提取人们感兴趣的知识，这些知识是隐含的、事先未知的、潜在有用的信息。因此，许多数据挖掘问题可以看成是搜索问题，数据库或者数据仓库为搜索空间，挖掘算法是搜索策略。

上述的内容就是我们为大家讲解的数据挖掘工作中常用的方法了，数据挖掘工作常用的方法就是神经网络方法、粗糙集方法、决策树方法、遗传算法，掌握了这些方法才能够做好数据挖掘工作。

1、决策树法

决策树在解决归类与预测上有着极强的能力，它以法则的方式表达，而这些法则则以一连串的问题表示出来，经由不断询问问题最终能导出所需的结果。典型的决策树顶端是一个树根，底部有许多的树叶，它将纪录分解成不同的子集，每个子集中的字段可能都包含一个简单的法则。此外，决策树可能有着不同的外型，例如二元树、三元树或混和的决策树型态。

2、神经网络法

神经网络法是模拟生物神经系统的结构和功能，是一种通过训练来学习的非线性预测模型，它将每一个连接看作一个处理单元，试图模拟人脑神经元的功能，可完成分类、聚类、特征挖掘等多种数据挖掘任务。神经网络的学习方法主要表现在权值的修改上。其优点是具有抗干扰、非线性学习、联想记忆功能，对复杂情况能得到精确的预测结果;缺点首先是不适合处理高维变量，不能观察中间的学习过程，具有“黑箱”性，输出结果也难以解释;其次是需较长的学习时间。神经网络法主要应用于数据挖掘的聚类技术中。

3、关联规则法

关联规则是描述数据库中数据项之间所存在的关系的规则，即根据一个事务中某些项的出现可导出另一些项在同一事务中也出现，即隐藏在数据间的关联或相互关系。在客户关系管理中，通过对企业的客户数据库里的大量数据进行挖掘，可以从大量的记录中发现有趣的关联关系，找出影响市场营销效果的关键因素，为产品定位、定价与定制客户群，客户寻求、细分与保持，市场营销与推销，营销风险评估和诈骗预测等决策支持提供参考依据。

4、遗传算法

遗传算法模拟了自然选择和遗传中发生的繁殖、交配和基因突变现象，是一种采用遗传结合、遗传交叉变异及自然选择等 *** 作来生成实现规则的、基于进化理论的机器学习方法。它的基本观点是“适者生存”原理，具有隐含并行性、易于和其他模型结合等性质。主要的优点是可以处理许多数据类型，同时可以并行处理各种数据;缺点是需要的参数太多，编码困难，一般计算量比较大。遗传算法常用于优化神经元网络，能够解决其他技术难以解决的问题。

5、聚类分析法

聚类分析是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别，其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大，不同类别中的数据间的相似性尽可能小。根据定义可以把其分为四类：基于层次的聚类方法;分区聚类算法;基于密度的聚类算法;网格的聚类算法。常用的经典聚类方法有K-mean，K-medoids，ISODATA等。

6、模糊集法

模糊集法是利用模糊集合理论对问题进行模糊评判、模糊决策、模糊模式识别和模糊聚类分析。模糊集合理论是用隶属度来描述模糊事物的属性。系统的复杂性越高，模糊性就越强。

7、web页挖掘

通过对Web的挖掘，可以利用Web的海量数据进行分析，收集政治、经济、政策、科技、金融、各种市场、竞争对手、供求信息、客户等有关的信息，集中精力分析和处理那些对企业有重大或潜在重大影响的外部环境信息和内部经营信息，并根据分析结果找出企业管理过程中出现的各种问题和可能引起危机的先兆，对这些信息进行分析和处理，以便识别、分析、评价和管理危机。

8、逻辑回归分析

反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数，发现变量或属性间的依赖关系，其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。

9、粗糙集法

是一种新的处理含糊、不精确、不完备问题的数学工具，可以处理数据约简、数据相关性发现、数据意义的评估等问题。其优点是算法简单，在其处理过程中可以不需要关于数据的先验知识，可以自动找出问题的内在规律;缺点是难以直接处理连续的属性，须先进行属性的离散化。因此，连续属性的离散化问题是制约粗糙集理论实用化的难点。

10、连接分析

它是以关系为主体，由人与人、物与物或是人与物的关系发展出相当多的应用。例如电信服务业可藉连结分析收集到顾客使用电话的时间与频率，进而推断顾客使用偏好为何，提出有利于公司的方案。除了电信业之外，愈来愈多的营销业者亦利用连结分析做有利于企业的研究。

粗糙集能有效地处理下列问题：

·不确定或不精确知识的表达；

·经验学习并从经验中获取知识；

·不一致信息的分析；

·根据不确定，不完整的知识进行推理；

·在保留信息的前提下进行数据化简；

·近似模式分类；

·识别并评估数据之间的依赖关系

可以的，使用说明：

1 数据的读入 

2．数据的补齐 

3．数据的离散化 

4．数据的约简 

5 上下近似集的计算 

6 规则生成

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