【毕业学位论文】（Word原稿）利用约略集合论学习跨阶层的确定性及可能性的规则机器学习-義守大學资讯管理研究所

I 义 守 大 学 资 讯 管 理 研 究 所 硕 士 论 文 利用约略集合论学习跨阶层的确定性及可能性的规则 究生：林君娥 指导教授：林建宏博士 洪宗贝博士 中 华 民 国 九十二 年 六 月 用约略集合论学习跨阶层的确定性及可能性的规则 究 生：林君娥 导教授： 林建宏博士 宗贝博士 守大学 资讯管理研究所 硕士论文 A of 2003 华 民 国 九十二 年 六 月 用约略集合论学习跨阶层的确定性和可能性规则 研究生：林君娥 指导教授：林建宏 博士 洪宗贝 博士 义守大学资讯管理研究所 高雄大学电机工程学系 摘 要 机器学习或资料挖掘可以从现有的资料库或训练例子中撷取所需的知识以减轻建置专家系统时之发展瓶颈或提供决策者决策参考。在 1982年 理论采用等价类别的概念来分割训练例子，作为处理资料分类问题的一种数学工具。以往有关约略集合论的探讨都是针对在具有一个观念阶层的资料属性中推导出确定和可能的规则，然而在现实的世界里具有阶层性属性值的资料相当常见。因此在本论文中，将采用约略集合理论作为我们的发展方法以从具有阶层性属性值中学习规则。本论文共提出三种学习规则的方法，第一种方法是改良约略集合理论中的较低近似集合及较高近似集合之定义，以从跨阶层资料中同时推导出所有跨阶层的确定性及可能性规则。第二种方法主要是扩充上述之第一种方法，以涵盖的观点从跨 阶层的资料中去挖掘分类知识。涵盖的观点指的是不需要将所有的规则找出，而只要将可正确涵盖所给定例子的规则求出即可。第三种方法则是改进第二种方法，目的也是推导出一组能涵盖所有例子的最泛化之规则，而透过规则特殊化技术去导出的规则能减少许多计算时间。上述方法所推导出的规则将可作为发展专家系统时为知识库快速建立雏型。 关键词 : 机器学习，约略集合，确定性规则，可能性规则，阶层性属性值 or to in or 982, as a to It of to to In of on on on a in we of of is in as We to of to a of a of to a of of be by be be to a V 文能够顺利完成，首先要感谢我的指导教授 洪宗贝 教授。在研究所的这两年来，因为恩师 洪宗贝 教授的循循善诱、孜孜教诲，其用心鼓励与悉心开导，使的我能在这两年中学习并了解许多相关及非相关领域的知识并深深的体会到作学问的乐趣。恩师不但在学术论文及报告方面给了我许多的指导及鼓励，而在待人接物上及应对进退更是使我获益良多。求学至此，能为此良师之学生，至感荣幸。另一位我要感谢的指导教授是 林建宏教授，除了课业上的授业解惑，也因为 林建宏 教授所给予的见解及建议，而使的论文的架构及内容能更完善，感谢您。 在研究所的这两年期间，特别感谢 王学亮 博士、 林文扬 博士、 钱炳全博士、 陶幼慧 博士等师长们在课业上的指导与多方教诲，使我裨益良多。此外，也要特别感谢学长姐 咏骐 、 伟硕 、 莉惠 ，同班同学、学弟妹、资管女篮及我的室友 蕙名 ，在课业上及生活上互相帮助扶持，为两年研究所生涯添加许多美丽色彩。 论文口试期间，承蒙 孙光天 博士及 林文扬 博士的建议与指正，并且提供许多宝贵意见，使的论文的结构能更加严谨且内容更趋于完善，仅此 致上最由衷的感谢。 最后，要感谢我挚爱伟大的双亲及家人 桂春 、 冠良 、 冠廷 及 雅玲 ，在此两年的求学过程中，无怨无悔的付出关怀与支持，正因为有你们的全力支持与鼓励，才让我无后顾之忧的完成硕士论文写作，感谢你们，我挚爱的家人。 林君娥 谨志于 观音山 . 错误 !未定义书签。 . . F . F . . 1 . 错误 !未定义书签。 . 2 . 3 F . 4 . 4 . . . 8 . 10 Y . 12 . 15 . 25 F . 29 . 29 . 30 . 34 A . 43 . 44 A N . . . 49 . 57 . 59 : F . 9 : F . 16 : F . 16 : O N . 17 : O N . 18 : O N . 35 : O N . 36 : O N . 50 : O N . 50 : N . . 5 : . 15 : . 34 : . 49 1 . 1 in be or of an is a of a a is to a a to a to an 12. a a of or is of an to is 67911131420. a of a to in 4. It 982 15 of as of et s 8, s 3, et s 23, et s 2 10 s 21. of of in in in it to of on on on in on to of It In we a on to of to in to 1. 2 in be (1). We an on (2). We an a of on (3). We a to a of 3 of 1. 3 s he of is as is . by . A a of is . A to of a of of is . . 4 F n we It is 2. 1 he 982 1517, as a It of to to of in be be a of A be a of C be a of j be a of an j. (of j bj(i). bj(i) bj(k) of j, ()( )(, i) bj(k) to an or an on j. bj(i) bj(k) in , i) bj(k) to an on . , bj(i) is (i). 5 : a =), ), , 0), =(, a L), H). : . ) ) ) ) ) ) ) ) ) 0) ) ) ar an to be as U/= (), ()()(), ()()()(0), ()(), = (),)(), ()()()(), ()()(), (0). 6 of to ) = ) = ), ). to of a be an of , be an of . , *(X) *(X) as B*(X) = x | x U, B(x) X , *(X) = x | x U (x) X . *(x) be as of , *(x) is . *(x) be as of , *(x) is . : , =), ), ), ). of be as X)= (), ()(), X)=), ()(), ()()()(0). be to 7 46. et a 8.