[发明专利]一种基于粗糙集的装配知识发现方法

权利要求书

1.一种基于粗糙集的装配知识发现方法，其特征在于：首先基于粗糙集算法，建立决策信息表；在此基础上研究各条件属性的重要度并进行属性约简，得到约简集；然后根据约简后得到新的装配知识信息系统决策表，分析出决策规则，进而得出装配顺序。

2.根据权利要求1所述的一种基于粗糙集的装配知识发现方法，其特征在于：包括以下步骤：

(1)基于粗糙集算法，建立决策信息表；

(2)由决策表可以得到各条件属性的等价类，将各属性中相同的写为一组，可依次得到各条件属性的等价类；

(3)根据所求论域U建立系统决策表，调查确定条件属性C和决策属性D，

设i表示条件属性中的各属性；

(4)在信息系统中，每个属性具有相应的等价关系，通过一个信息系统被视为等价关系族，信息系统和知识库相连接：

(4-a)在装配信息系统S＝(U,A)中，对于每个X和一个等价关系R,R＝(a,b,…,z),其中X是U的子集，分别为X的R下近似集和R上近似集；

(4-b)通过装配信息系统来划定边界域、正域和负域；

(5)建立装配知识相对约简和相对核：

(5-a)装配信息系统S＝(U,A)和两个等价关系R₁和R₂，G满足：G是R₁的R₂独立子族和称G是R₁相对于R₂的一个约简，记为：知识的相对约简不是唯一的；

(5-b)对于任意给定的X∈R₁，X满足：称X是R₁中R₂必要的，R₁中所有的R₂必要知识共同组成了一个集合，这个集合称为R₁的R₂核，即R₁相对于R₂的核，得到相对核的概念，记为：知识的相对核是唯一的；

(6)通过求解各属性的重要性，将不重要的属性进行约简，重要的属性加入约简集中，重要性通过依赖度之差表示：

(6-a)依赖度显示两项知识之间的依赖程度，在S＝(U,A)中，有等价关系R₁和R₂，知识R₂是k度依赖于R₁：

(6-b)给定装配信息系统S＝(U,A)和等价关系R₁和R₂，属性a的重要性为：从R₁中去掉a后的重要性为sig(R₁-a,R₁,R₂)＝k-k_a；

(7)得到重要性最小的集合，从而得重要性最大的属性i_m，放入约简集red_D(C)，继续求解C中剩余属性和重要性最大属性i_m的并集的正域以及重要性取重要性最小的集合，形成约简集；

(8)由约简集得到新的装配知识信息系统决策表，从而分析出决策规则。

3.根据权利要求2所述的一种基于粗糙集的装配知识发现方法，其特征在于：步骤(1)中，

(1-a)装配信息系统用S表示，S＝(U,A)，其中U为非空的有限集合，U＝(u₁,u₂,…,u_n)，为论域或者对象空间，u_i等代表对象；A＝(a,b,…,z)，并且也是非空的有限集合，A中元素i代表属性；

(1-b)装配信息系统决策表包括条件属性和决策属性，条件属性用C表示，决策属性用D表示，且A＝C∪D,C∩D≠φ；条件属性和决策属性分别位于表的两侧，由条件推出决策，这两个属性使得信息系统变成一个决策表。

4.根据权利要求2所述的一种基于粗糙集的装配知识发现方法，其特征在于：步骤(4-a)中，

(I)上近似集为根据知识R判断，可能属于X的U中元素的集合；

(II)下近似集为根据知识R判断，肯定属于X的U中的元素所构成的集合；

步骤(4-b)中，

(I)为X的边界域，是由X的近似集的差构成的；边界域处于中间位置，为既不能判断肯定属于X又不能判断肯定属于U-X中的元素所组成的集合；

(II)pos_R(X)＝RX为X的R正域；为X的R负域；正域为根据知识R判断，肯定属于X的U中的元素所构成的集合；负域为判断一定不属于X的U中元素所组成的集合。