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灰色系统理论简单介绍灰色系统法理论就是某一个系统内部各个因素之间的关系不是非常的明确。
例如：在农业生产中，生产作物的生长情况与农药、土壤以及气候等条件之间的关系。
我们对于这一系统内这些因素之间的关系不是非常的了解，所以这就叫作一个灰色系统。
灰色系统理论提出了一种新的分析方法—关联度分析方法，即根据因素之间发展态势的相似或相异程度来衡量因素间关联的程度，它揭示了事物动态关联的特征与程度。
由于以发展态势为立足点，因此对样本量的多少没有过分的要求，也不需要典型的分布规律，计算量少到甚至可用手算，且不致出现关联度的量化结果与定性分析不一致的情况。
灰色系统理论建模的主要任务是根据具体灰色系统的行为特征数据，充分开发并利用不多的数据中的显信息和隐信息，寻找因素间或因素本身的数学关系。
通常的办法是采用离散模型，建立一个按时间作逐段分析的模型。
但是，离散模型只能对客观系统的发展做短期分析，适应不了从现在起做较长远的分析、规划、决策的要求。
尽管连续系统的离散近似模型对许多工程应用来讲是有用的，但在某些研究领域中，人们却常常希望使用微分方程模型。
事实上，微分方程的系统描述了我们所希望辨识的系统内部的物理或化学过程的本质。
相关理论对因素间关联度的分析：对数据进行变换取消数据的纲量，使数据具有可比性，以保证建模的质量。
对数据变换的方法有：1、初值化变换 f(x(k))==y(k), k=1,2,…,n ()(1)x k x 2、均值化变换 f(x(k))=1()1(),()nk x k y k x x k n x===∑3、百分比变换 ()(())()()max kx k f x k y k x k ==4、倍数变换 ()(())(),()0()min min k kx k f x k y k x k x k ==≠5、归一化变换 其中x 为大于零的某个值0()(())()x k f x k y k x ==06、极差最大之化变换 ()(())()min ()max ()k kx k f x k y k x k x k -==7、区间之化变换 ()(())()min ()max ()min ()k k k x k f x k y k x k x k x k -==-某一时刻的比较数列为x =i {}()1,2,...,((1),(2),...,()),1,2,...,i i i ix k k n x x x n i m ===参考书列为x =o {}0000()1,2,...,((1),(2),...,())x k k n x x x n ==称 （1）式 000()()()()()()()()()maxmax minmin maxmax o s s s t s tii ss tx t x t x t x t k x k x k x t x t ρξρ-+-=-+-为比较数列x 对参考数列x 在时刻k 的关联系数，其中为分辨系数。
2001年12月系统工程理论与实践第12期 文章编号:100026788(2001)1220076205信息系统的属性约简梁吉业1,2,曲开社2,徐宗本1(1.西安交通大学理学院信息与系统科学研究所,陕西西安710049;2.山西大学计算机科学系,山西太原030006)摘要: 粗糙集理论是一种新的处理模糊和不确定知识的数学工具.属性约简是粗糙集理论研究中的重要内容之一,现已证明寻找信息系统的最小约简是N P2hard问题.本文提出一个基于信息量的属性约简的启发式算法,该算法的时间复杂性为O( A 3 U 2).通过例子分析,表明该算法是有效的.关键词: 粗糙集理论;信息系统;属性约简;算法复杂性中图分类号: T P18 文献标识码: A αR educti on of A ttribu te in Info rm ati on System sL I AN G J i2ye1,2,QU Kai2she2,XU Zong2ben1(1.In stitu te fo r Info rm ati on and System Science,Facu lty of Science,X i’an J iao tong U n iversity,X i’an 710049,Ch ina;2.D epartm en t of Compu ter Science,Shanx i U n iversity,T aiyuan030006,Ch ina)Abstract: Rough set theo ry is a new m athem atical too l to deal w ith vagueness anduncertain ty.R educti on of attribu te is one of the i m po rtan t top ics in the research onrough set theo ry.It has been p roved that finding the m in i m al reducti on of aninfo rm ati on system is a N P2hard p rob lem.In th is paper,an info rm ati on quan tity2basedheu ristic algo rithm fo r reducti on of attribu te is p ropo sed,the ti m e comp lex ity of th isalgo rithm is O( A 3 U 2).T hough runn ing an examp le,w e show that th is algo rithmis effective.Keywords: rough set theo ry;info rm ati on system s;reducti on of attribu te;comp lex ityof algo rithm1 引言粗糙集理论[1,2]是一种新的处理模糊和不确定知识的数学工具.其主要思想是,在保持信息系统的分类能力不变的前提下,通过知识约简,导出问题的决策或分类规则.经过十几年的研究与发展,粗糙集理论已经在理论和实际应用上取得了长足的发展,特别是由于九十年代在知识发现等领域得到了成功的应用而受到国际学术界广泛关注.目前,它正在被广泛应用于机器学习、决策分析、过程控制、模式识别和数据挖掘等领域[3,4].属性约简是粗糙集理论中的重要内容之一[1]。
