粗糙控制是近年來興起的一種新的智慧型控制方法，它是在1982 年波蘭學者Z .Pawlak教授提出的粗糙集理論的基礎上發展起來的，是一種根據觀測數據獲得控制策略的方法。它通過運用粗糙集理論對控制過程中的一些有代表性的狀態以及操作人員在這些狀態下所採取的控制策略所構成的決策表進行約簡，從而歸納出一系列控制規則。
基本介紹
- 中文名：粗糙控制
- 外文名：Rough Control
- 提出者：Z .Pawlak教授（波蘭）
- 提出時間：1982年
- 屬於：根據觀測數據獲得控制策略的方法
- 運用：粗糙集理論
概述,控制原理,控制過程,
概述
粗糙控制是近年來興起的一種新的智慧型控制方法，它是在1982年波蘭學者Z.Pawlak教授提出的粗糙集理論基礎上發展起來的，是根據觀測數據獲得控制策略的方法。它通過運用粗糙集理論對控制過程中的一些有代表性的狀態及操作人員在此狀態下所採取的控制策略所構成的決策表進行約簡，從而歸納出一系列控制規則。
粗糙控制規則提取過程的核心內容是進行信息系統決策表的約簡，而經典Rough集要求待約簡決策表中的數據必須是完備的、一致的、無冗餘和離散化的， 這就要求對原始信息系統數據表進行數據預處理。而且數據預處理的結果將直接決定最終生成控制規則的準確性。為此, 本文對粗糙控制中的數據預處理方法提出了一些改進。
控制原理
粗糙集理論是一種新的知識表示和推理的理論，在該理論中知識被視為一種劃分能力的表現。設U ≠Φ是感興趣的對象所組成的有限集合，稱為論域,，則屬性集A ≠ Φ對U的劃分所形成的一族概念就稱為關於U 的知識。知識表達系統的形式化定義為:S =(U , A)。在運用粗糙集理論解決實際問題時，先把解決問題的信息用一張被稱為信息表的二維表來表達，它是用實例-屬性值對構成的表，列為屬性，行為實例。對有些問題， 屬性將分為條件屬性和決策屬性，構成一種特殊的信息表———決策表。對決策表進行行行約簡和列約簡，可以求出等價的最小決策表。在運用粗糙集理論進行過程控制時，首先應通過全面、細緻的觀察, 把控制過程的一些有代表性的狀態以及富有經驗的操作人員在這些狀態下所採取的控制策略詳細記錄下來, 然後利用粗糙集理論處理這些數據， 分析操作人員在何種條件下採取何種控制策略，總結出一系列控制規則。在具體套用中可以分為以下幾個步驟來進行：
(1)運用領域知識分析實際問題，把觀測量作為條件屬性， 把控制量作為決策屬性，然後，仔細觀察富有經驗的操作人員對一些有代表性狀態所採取的控制策略，並記錄下來，形成一張最初的決策表；
(2)在實際問題中, 常常有些屬性取連續值, 可以根據領域知識或經驗公式進行離散化，然後進行處理；
(3)刪除重複的實例；
(4)刪除多餘的屬性；
(5)求出最小的約簡；
(6)根據最小約簡, 求出邏輯控制規則。
控制過程
（1）屬性的選擇
究竟選擇哪些屬性作為考慮對象將有賴於具體的問題，這通常需要有專家和富有經驗的操作人員的合作。
（2）數據收集與屬性取值編碼
觀察並收集專家決策數據以形成決策表,對於缺損或者有干擾的數據還需作適當的處理。由於採用粗糙集合進行數據分析時的數據要求是離散取值，所以有必要對連續屬性離散化。一般可分為與數據無關的預劃分法和與數據相關的劃分法兩種。
（3）數據約簡
從分類效果來看，並非所有的條件屬性都是必需的，數據約簡是粗糙控制的核心內容。如果存在屬性子集B⊆A 保持了對決策屬性d 的分類能力不變，則A - B 為不必要的屬性,可以在決策中不予考慮。
（4）粗糙控制實現
採用知識庫中的最簡決策規則來實現粗糙控制，實際上已簡化成為在知識庫中查詢具有相同或相似條件屬性的決策規則。因此，粗糙控制相對於傳統控制方法是簡單而高效的，它的主要計算量在於數據約簡階段。
