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1、當(dāng)今科學(xué)技術(shù)的飛速發(fā)展,使得數(shù)據(jù)庫的規(guī)模日益擴(kuò)大,存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)量急劇增加.因而,迫切需要有新的、更為有效的技術(shù)和工具對(duì)各種數(shù)據(jù)信息資源進(jìn)行開采以發(fā)揮其應(yīng)用潛能.知識(shí)發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)正是在這樣的應(yīng)用需求背景下產(chǎn)生并隨著決策系統(tǒng)的推動(dòng)而發(fā)展的.該文從系統(tǒng)工程進(jìn)行決策分析的角度出發(fā),借助數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中粗糙集的基本理論,在智能決策框架的指導(dǎo)下,研究了基于數(shù)據(jù)挖掘的智能決策理論及方法.主要理論包括:①如何利用粗糙集對(duì)典型的決策系統(tǒng)即相容性決策系統(tǒng)
2、和不相容性決策系統(tǒng)運(yùn)用不同的數(shù)據(jù)挖掘方法進(jìn)行有效的數(shù)據(jù)約減和規(guī)則提取;②在增量動(dòng)態(tài)的數(shù)據(jù)庫環(huán)境下討論了在典型決策系統(tǒng)中對(duì)原始數(shù)據(jù)和增量數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)約減的方法;③分析了帶有優(yōu)先權(quán)屬性的粗糙集數(shù)據(jù)挖掘方法;④以基本粗糙集為基礎(chǔ)探討了粗糙集擴(kuò)展模型的數(shù)據(jù)分析方法;⑤研究了粗糙集數(shù)據(jù)預(yù)處理方法.主要研究工作及創(chuàng)新如下:1.將決策系統(tǒng)分為相容性和不相容性決策系統(tǒng),針對(duì)不同系統(tǒng)的特點(diǎn)提出不同的挖掘模型.2.在增量式動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫中,提出了相容性和不相容
3、性決策系統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘模型.3.針對(duì)條件屬性的等價(jià)關(guān)系和優(yōu)先二元關(guān)系特性,提出了改進(jìn)的帶有優(yōu)先權(quán)屬性的粗糙集數(shù)據(jù)挖掘模型.4.建立了粗糙集與概率統(tǒng)計(jì)和模糊理論的拓展模型.利用數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特征,將概率測(cè)度與分類規(guī)則結(jié)合起來,提出了相應(yīng)的知識(shí)約減算法;利用模糊屬性集合的特點(diǎn),把粗糙集合與模糊集合有機(jī)結(jié)合起來,將粗糙集中分辨矩陣的思想引入到具有隸屬度屬性的隱式?jīng)Q策系統(tǒng)中進(jìn)行數(shù)據(jù)約減.5.利用數(shù)據(jù)的分布特征,提出了一種改進(jìn)的領(lǐng)域獨(dú)立的數(shù)據(jù)預(yù)處理模型
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