1、本文首先深入分析了粗糙集理論的思想精髓、特點(diǎn)，簡要介紹了它與模糊邏輯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、進(jìn)化算法等軟計(jì)算方法的融合，并綜述了粗糙集在智能控制中應(yīng)用現(xiàn)狀。 由于粗糙集理論方法分析的是有限維的離散化數(shù)據(jù)表，因此在利用粗糙集理論進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘時(shí)，需要將數(shù)據(jù)進(jìn)行離散歸一化。對于一個(gè)包含大量連續(xù)屬性值的原始數(shù)據(jù)庫，如何根據(jù)需要合理對數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理應(yīng)該是粗糙集理論中值得注意的一個(gè)問題。 針對這一點(diǎn)，應(yīng)用粗糙集理論從數(shù)據(jù)中挖掘知識和思維進(jìn)化

2、算法全局尋優(yōu)的特點(diǎn)，本文首次將兩者相結(jié)合，利用思維進(jìn)化算法搜索離散歸一化合理分割點(diǎn)的位置。提出了考慮全部條件屬性值的全局離散化方法，避免了對單一條件屬性進(jìn)行局部離散化所產(chǎn)生的不合理的離散分割點(diǎn)，進(jìn)而產(chǎn)生不一致性規(guī)則。利用本文提出的算法對水泥窯輸入輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，并對典型的水泥窯模糊建模問題進(jìn)行了求解。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明了該方法簡單易行，省去了復(fù)雜的手工試湊約簡。 進(jìn)而本文將這種方法應(yīng)用到工業(yè)過程中復(fù)雜時(shí)變大滯后對象上，提出一種基