汽車數(shù)據(jù)采集與管理系統(tǒng)開發(fā)研究.pdf

1、隨著我國汽車工業(yè)的迅速發(fā)展，人們對汽車的需求量也在不斷增加。過去僅僅依靠人工來管理汽車信息，效率低下、管理漏洞很多。而隨著數(shù)據(jù)庫技術(shù)的不斷成熟，汽車企業(yè)迫切的要求對汽車數(shù)據(jù)進行自動化的采集與管理。本文應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對這個問題進行了比較深入地研究。
　　數(shù)據(jù)挖掘，又被稱為數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)。它主要目的是從海量的數(shù)據(jù)庫中或數(shù)據(jù)倉庫中獲取那些重要的、有關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)，從而讓決策者們做出更加正確的決策。數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)通常會是有噪聲的，不完全

2、的，利用粗糙集理論能對那些模糊性和不確定性的數(shù)據(jù)進行有效的分析。粗糙集理論最主要的特點就是可以在沒有任何先驗知識的情況下，能夠直接從給定的問題描述集合出發(fā)對數(shù)據(jù)庫進行預(yù)處理，再通過知識約簡算法求出決策規(guī)則。屬性約簡是粗糙集理論的主要領(lǐng)域之一，它能夠在確保信息系統(tǒng)分辨能力不變的情況下，提取出系統(tǒng)的重要信息，刪除掉那些不冗余的條件屬性。
　　本文首先對汽車管理信息系統(tǒng)開發(fā)的可行性進行了詳細的分析，接著對系統(tǒng)的功能需求和性能需求方面進行