基于粗集理论的机器学习与推理_曾黄麟

资 源 简 介

基于粗集理论的机器学习与推理_曾黄麟

详 情 说 明

粗集理论是一种处理不确定性和不精确知识的数学工具，由波兰科学家Zdzisław Pawlak于1982年提出。曾黄麟教授在其著作《基于粗集理论的机器学习与推理》中系统阐述了这一理论在智能信息处理领域的应用价值。

粗集理论的核心思想是通过不可分辨关系对数据进行分类，无需任何先验知识就能处理不完整数据。其主要优势在于： 可处理不精确、不一致的原始数据 能有效进行知识约简，发现最小特征集 提供严格的数学推理方法 适用于规则提取和决策分析

在机器学习领域，粗集理论主要应用于特征选择、数据预处理和规则提取三个关键环节。通过属性约简可以消除冗余特征，提高模型效率；而基于粗集的规则推理则能生成易于理解的知识表示。

该理论与模糊集、概率论等不确定性处理方法形成互补关系，特别是在处理定性知识时显示出独特优势。当前在医疗诊断、故障检测、金融预测等领域已有成功应用案例。随着大数据发展，粗集理论在处理高维不完整数据方面的价值将进一步凸显。