丁卓平,丁加明

(1.湖南理工学院 计算机学院,湖南 岳阳 414006;2.湖南省交通厅 交通建设造价管理站,长沙 410011；3.清华大学 土木水利学院,北京 100084)

基于贝叶斯理论的粗糙集规则提取

丁卓平1,丁加明2,3

(1.湖南理工学院 计算机学院,湖南 岳阳 414006;2.湖南省交通厅 交通建设造价管理站,长沙 410011；3.清华大学 土木水利学院,北京 100084)

提出采用贝叶斯理论提取信息不相容和不完备的试验数据规则.首先以试验数据汇总表的确定性(可信度)为先验概率、试验数据的样本数(支持度)为后验概率,然后计算组合规则的条件概率,提取条件概率大于某一阈值的规则,最后通过逻辑合取与析取归并提炼规则.实例计算和应用分析表明,采用贝叶斯理论提取规则的算法概念明确,计算过程简单,便于编制计算机程序,最大限度避免了规则提取中的知识失真和规则丢失.

相容;完备;贝叶斯;规则提取

引言

在大量的原始数据信息中,隐藏着许多包含知识、规律等方面的有用信息,从这些原始数据信息中发现有用的规律信息叫做知识获取.通过对这些数据进行分析、分类、推理,从中发现隐含的知识、揭示潜在的规律,是知识获取的一种重要研究方法[1].而粗糙集理论可以通过借助信息表对数据进行分类、约简、知识获取直至形成规则.因此,规则提取是粗糙集理论的一个重要应用[2].

但在实践工作中,由于研究目的不同,同类试验的内容和指标存在着一定差异.如果不能将已有试验数据……