1、粗糙集理論是一種在不依賴主觀經(jīng)驗的情況下，研究不精確、不確定知識的強有力數(shù)學(xué)工具，但在處理連續(xù)性數(shù)據(jù)問題方面能力有限。相比較而言，模糊集在處理連續(xù)性的數(shù)據(jù)方面明顯優(yōu)于粗糙集，卻在模糊函數(shù)的生成問題上，太過于依賴專家以及個人的主觀經(jīng)驗，從而在應(yīng)用推廣上也受到了一定程度的限制。相關(guān)專家綜合了以上兩者的優(yōu)點，推出了模糊粗糙集。雖然模糊粗糙集在處理模糊型、連續(xù)型數(shù)據(jù)方面有自己的優(yōu)勢卻在處理海量和增量式的數(shù)據(jù)流問題方面表現(xiàn)欠佳。F-模糊粗糙集理論

2、在傳統(tǒng)模糊粗糙集的基礎(chǔ)上，將單表拓展到多表，并融入了并行約簡的思想，能直接處理增量式的連續(xù)型數(shù)據(jù)，并為增量式或動態(tài)模糊決策表的屬性約簡提供了一種行而有效的方法。傳統(tǒng)的決策語義是二支的，即正域、負域。而作為決策粗糙集核心思想之一的三支決策語義是三支的，即正域、負域和邊界域。其將傳統(tǒng)的決策語義擴展到了邊界域上，對邊界域決策給予充分的重視，將其看作一種符合人們?nèi)粘Ｗ鰶Q定時思維習(xí)慣的具有可行性的決策。
　　概念漂移是一種數(shù)據(jù)流中的數(shù)據(jù)隨時

3、間的推移而發(fā)生改變的現(xiàn)象。傳統(tǒng)的概念漂移探測算法主要將研究對象集中在離散的數(shù)據(jù)或數(shù)據(jù)流上。這在處理現(xiàn)實中普遍存在的增量式的海量數(shù)據(jù)時就顯得不足了。F-模糊粗糙集理論能直接處理增量式的連續(xù)型數(shù)據(jù)的特點正好彌補了傳統(tǒng)研究在處理數(shù)據(jù)域上的不足。然而，在傳統(tǒng)概念漂移探測的決策上，僅僅采用基于正域、負域的二支決策已經(jīng)不能準確的刻畫現(xiàn)實中概念的非精確性及分類的容錯性。三支決策作為決策粗糙集的核心思想之一，它將邊界域決策應(yīng)用到傳統(tǒng)的二支決策當中，即延

4、遲決策，并認為邊界域決策也是一類可行性決策。這符合人們在處理日常決策問題的思維習(xí)慣，具有廣泛的代表性。本文首先將F-模糊粗糙集模型應(yīng)用到概念漂移的探測中以探測模糊型數(shù)據(jù)流中的概念漂移。再將決策粗糙集中的三支決策語義應(yīng)用到概念漂移的探測中，加強了探測的容錯性。具體研究內(nèi)容如下:
　　1.基于F-模糊粗糙集的概念漂移探測。傳統(tǒng)的粗糙集模型已經(jīng)不能直接對連續(xù)型海量數(shù)據(jù)進行處理，也不能探測該數(shù)據(jù)流上的概念漂移現(xiàn)象。本文的研究建立在F-模糊

5、粗糙集的基礎(chǔ)之上，將其能夠直接對連續(xù)型海量數(shù)據(jù)進行處理的特性應(yīng)用到探測模糊型概念漂移中。該方法對處理現(xiàn)實生活中普遍存在的增量式模糊數(shù)據(jù)流具有指導(dǎo)意義，為探測模糊型數(shù)據(jù)流上的概念漂移現(xiàn)象提供了一種新的思路。
　　2.基于三支決策的概念漂移探測。傳統(tǒng)的包含正域、負域的二支決策語義已經(jīng)不能準確刻畫出人們在處理日常決策問題的思維模式?；诖?，本文將決策粗糙集中三支決策的思想引入到概念漂移的探測中，在考慮概念在正域、負域上漂移情況的同時，也