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相似文献
 共查询到18条相似文献,搜索用时 218 毫秒
1.
基于粗糙集理论的数据挖掘研究初探   总被引:2,自引:0,他引:2  
数据挖掘是应用一系列技术从大型数据库或数据仓库的数据中提取人们感兴趣的信息或知识,这些知识或信息是隐含的事先未知而潜在有用的,粗糙集理论是一种处理不确定和模糊问题的数学工具,它的一系列优点使其特别适合于数据挖掘研究.介绍了数据挖掘的概念、特点、任务、分类、要求及研究意义,分析了粗糙集理论的特点、所处理的问题、在数据挖掘中的简单应用,以及粗糙集在数据挖掘中的应用展望等。  相似文献   

2.
文章从数据挖掘和粗糙集的基本概念出发,研究粗糙集理论在数据挖掘中的典型运用,为大型数据挖掘提供了一种新的方法。基于粗糙集的数据挖掘,首先通过粗糙集理论对数据进行预处理,然后对属性约简,最后进行决策规则提取,寻找最优解。  相似文献   

3.
粗糙集理论是一种处理不确定和模糊问题的数学工具,它的一系列优点使其特别适合于数据挖掘研究.本文阐述了粗糙集理论及其在数据挖掘中的应用.  相似文献   

4.
本文分析了数据信息获取的研究背景,并在此基础上提出了数据挖掘方法的研究现状.接下来讨论了在数据挖掘研究中所遇到的技术难题以及发展趋势.最后提出了变精度粗糙集理论在不完备信息系统和完备信息系统中的数据挖掘方法.  相似文献   

5.
本文介绍了粗糙集的基本理论,并将其作为一种新的数据挖掘工具引入,研究和探讨了基于粗糙集的数据挖掘过程,及其在加工过程的知识获取中的应用。  相似文献   

6.
粗糙集理论被广泛应用于人工智能、模式识别、数据挖掘和知识发现等领域。而对象的属性约简是是粗糙集理论中的重要问题之一。由于属性约简计算量较大,影响了的粗糙集的实际应用。本文用RBF神经网络高效和OLS对称性的特点,研究粗糙集属性的约简,解决了属性约简的难题,完成了算法的实现,取得了较好的效果。  相似文献   

7.
粗糙集理论及其应用   总被引:6,自引:0,他引:6  
粗糙集理论是一种新的处理不确定知识的数学工具。目前已在神经网络、机器学习、数据挖掘、模式识别与分类、故障检测等方面得到了广泛应用。首先描述了粗糙集的基本概念,包括不可区分关系、上下近似、知识约简及规则的确定性因子;然后对粗糙集在神经网络、机器学习、数据挖掘等领域中的应用进行了论述。  相似文献   

8.
在讨论目前高校教学中存在问题的基础上,简单介绍粗糙集理论及数据挖掘技术。以高校学生成绩为例,提出基于粗糙集理论的数据挖掘技术在高校学生成绩分析中应用的解决方案。  相似文献   

9.
粗糙集理论是一种处理模糊和不确定知识的一种新型数学工具,在很多领域取得了成功的应用.但是经典粗糙集理论处理的分类必须是完全正确的,在实际应用中,缺乏对噪声数据的适应能力,为了克服这个缺点,提出一种变精度的粗糙集模型,以适应实际应用的需要.对变精度粗糙集理论的数据预处理、属性约简、值约简和规则提取等问题进行了分析和研究,提出属性约简算法和基于求核值属性的归纳值约简算法,并将其运用于医疗系统的手术诊断数据表的数据挖掘分析过程中,所得到的实验结果与专家诊断结果基本吻合,取得了较好的实际应用效果.  相似文献   

10.
介绍了S-粗糙集的概念,在此基础上给出了S-粗糙集粗糙度的概念及其性质,为S-粗糙集在数据挖掘中的应用提供了有用的分析工具。  相似文献   

11.
1 Introduction An agent is an autonomous entity that runs in a dy-namic environment . Generally, it describes mentalstates such as knowledge , belief , promise , ability,etc. A multi-agent system ( MAS) consists of severalcomputational agents .It ai ms to transformlarge andcomplicated tasks to small ones that can communicateand cooperate with each other[1-3].Therefore ,cooper-ationis essential in MAS. The rough set theory (RST) was proposed by thePolish Mathematician Pawlak in 1982 .It w…  相似文献   

12.
吕宏丽 《唐山学院学报》2015,28(3):29-31, 86
将粗糙集理论和神经网络技术应用于变压器故障诊断中,粗糙集约简作为神经网络的前置单元,采用基于属性重要性的约简算法。详细阐述了基于属性重要性的约简算法和实现方法,经实际数据训练和测试结果表明,该算法减少了输入样本数,提高了训练速度效率和故障诊断准确率,验证了该算法应用于变压器故障诊断系统的可行性和有效性。  相似文献   

13.
讨论模糊集合与单向奇异粗集之间的联系.首先给出单向奇异粗模糊集合的概念,讨论单向奇异粗模糊集的并、交、补运算;其次给出单向奇异粗模糊集的运算性质.特别地,给出单向奇异粗模糊集是单向奇异粗集的推广.单向奇异粗模糊集是研究系统动态模糊特征、不确定数据处理与挖掘、知识发现与知识表示的一种新工具.  相似文献   

14.
本文在对数据挖掘相关技术、关联规则挖掘算法进行深入研究的基础上,归纳总结了基于粗糙集理论的关联规则挖掘模型和属性约简算法,并将其成功应用于大学生评价中,为社会选拔人才提供有价值的参考。  相似文献   

15.
特征选择及规则提取是数据挖掘过程中的重要环节.Rough集理论提供了一种新的属性约简即特征选择及规则提取工具,但目前Rough集理论研究主要针对单个决策表(或信息系统),分布式环境下的粗糙集理论研究还不多见.文章提出一种垂直分布环境下的特征选择及规则提取算法,算法分析结果表明,该种算法是有效可行的.  相似文献   

16.
This study investigates the possibility of analyzing educational data using the theory of rough sets which is mostly employed in the fields of data analysis and data mining. Data were collected using an open-ended conceptual understanding test of the living things administered to first-year high school students. The responses of randomly selected 60 students among the participants were analyzed using rough set approach on the basis of “nine attitudinal typologies toward wildlife” defined by Kellert (1996). Student responses were tabulated to be used in rough sets and upper and lower approximation analyses were carried out. Students were found to display the characteristics of four out of nine typologies. Analyses revealed that some students who possessed characteristics of a certain typology may partially display the characteristics of other typologies and these typologies could be determined using rough set theory.  相似文献   

17.
针对Web网络通讯过程中存储的海量数据,运用新颖的数据挖掘技术或方法,发掘出数据中隐含的规律知识.为此提出关于web网络信息挖掘系统体系结构.阐述数据方块法、属性导向归纳法在数据预处理中的应用,深入探讨粗集属性约简算法、K—means聚类分析算法等在web网络信息挖掘系统体系的应用,提出的系统体系结构可为挖掘系统的实际研发提供有效指导.  相似文献   

18.
在对研究信息系统中知识不完全、不确定问题的两种重要理论粗糙集和模糊集进行比较分析的基础上,结合模糊集和粗糙集各自的优点,针对信息系统中数据量庞大且属性值大多是连续的、很多数据对象具有相同或相似性质的情况,提出一种基于模糊等价关系的粗糙集方法,实现了粗糙集理论与模糊集理论的有机结合;并通过一个应用实例,证明了此方法的有效性.  相似文献   

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