33、基于创意城市概念的城市设计决策支持系统构建

基于创意城市概念的城市设计决策支持系统构建

1. 粗糙集理论

粗糙集理论在处理收集的数据不精确和/或不完整的领域特别有用。它为从不精确和模糊的数据中进行数据分析和数据挖掘提供了强大的工具。约简是保留不可区分关系（即原始数据集的分类能力）的最小属性集。

粗糙集理论具有诸多优点：
- 提供用于发现数据中隐藏模式的高效算法。
- 找到最小数据集（数据约简）。
- 评估数据的重要性。
- 从数据中生成最小决策规则集。
- 易于理解，并能对结果进行直接解释。

这些优点使得分析变得容易，因此许多应用将粗糙集方法作为其研究方法。粗糙集理论在人工智能和认知科学中具有基础性重要地位，尤其在机器学习、知识获取、决策分析、数据库知识发现、专家系统、决策支持系统、归纳推理和模式识别等领域。

它已被应用于许多问题的管理，包括医学诊断、工程可靠性、专家系统、材料数据的实证研究、机器诊断、出行需求分析、企业失败预测、求解线性规划、数据挖掘等。

1.1 粗糙集理论概念概述

在城市规划与发展中，街道设施是重要组成部分，而关于如何设计可持续公共艺术的知识是不完整和不确定的。模糊集和粗糙集理论是分析各种类型数据，特别是处理不精确、不确定或模糊知识的合适工具。两者都处理难以描述和感知的知识，但最显著的区别是粗糙集理论不需要隶属函数，因此在分析时可以避免预先假设和主观信息。粗糙集理论为分析不确定性提供了一种新的数学方法，利用粗糙集可以轻松对不完美的数据或信息进行分类，结果以决策规则的形式呈现。本研究中，使用粗糙集理论分析城市设计问题。

1.2 信息系统

一般来说，信