共查询到20条相似文献，搜索用时 15 毫秒
1.
符钰 《泰州职业技术学院学报》2011,11(2):67-69
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
2.
基于粗糙集理论的数据挖掘技术在高校学生成绩分析中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
胡玉荣 《荆门职业技术学院学报》2007,22(12):18-22
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
3.
电力系统数据具有数据种类混杂、数据质量差、要求高、实时性等特点。在数据挖掘的诸多方法中,粗糙集理论对于处理复杂系统有明显的优势,研究粗糙集在电力系统数据挖掘中的应用,可以更加充分地利用电力系统数据,揭示数据背后蕴含的原理、规则,为解决电力系统中的许多问题找到更加合理的方法。主要介绍了粗糙集理论和电力系统数据挖掘的特点,论述了粗糙集在电力系统数据挖掘中的应用。 相似文献
4.
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
5.
黄朝辉 《赤峰学院学报(自然科学版)》2014,(8):3-4
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
6.
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
7.
当前,数据挖掘已经成为信息业最引人注目的几项IT技术之一.决策树方法作为目前推广最深的数据挖掘模型之一,已创造出众多的不同算法.本文从ID3算法的缺点出发,根据粗糙集理论完成了对ID3算法的改进,为建立决策树分析模型奠定了基础. 相似文献
8.
吴学辉 《廊坊师范学院学报(自然科学版)》2013,13(3)
将数据挖掘中的决策树与粗糙集理论进行了有机结合,提出了一种基于粗糙集技术的决策树构造算法.该算法通过将计算属性相对于划分的重要度作为选择扩展属性根结点的标准,递归地生成决策树,可以克服ID3算法偏向于选择取值较多的属性的不足. 相似文献
9.
粗糙集理论及其应用 总被引：6，自引：0，他引：6
宋笑雪 《咸阳师范学院学报》2005,20(2):30-31,34
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
10.
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
11.
本文介绍了数据挖掘的起源,论述了数据挖掘的概念及主要技术方法.其中包括:神经网络、关联规则、决策树、粗糙集、遗传算法.列举了当前数据挖掘技术的实际应用场合,并指出其今后的发展趋势以及急需关注的问题. 相似文献
12.
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
13.
顾及粗糙集理论的CART改进算法及其应用 总被引：1，自引：0，他引：1
CART算法是数据挖掘技术中的一种常用的方法,对CART技术产生、基本思路及主要挖掘步骤及其优缺点等进行了概略介绍,利用粗糙集理论求取属性重要度并对CART算法作了改进.最后给出了改进算法在教学中的应用实例. 相似文献
14.
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
15.
粗糙集理论是一种新型的数据挖掘方法,其主要思想是保护分类能力不变的情况下,利用等价分类,通过属性约简和决策规则约简,达到挖掘知识并简化知识的目的.通过以一次考试的成绩为例,用基于粗糙理论的评价模型对考试进行定性定量的分析评价. 相似文献
16.
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
17.
提出了一种基于粗糙集理论的数据挖掘算法模型,该模型可以直接将发现的知识转化为可用的规划,并通过实例验证了该方法的有效性。 相似文献
18.
19.
孙晓梅 《中国远程教育(综合版)》2004,(7):67-69
关联规则的挖掘是数据挖掘中的一个重要问题,在最近几年里被广泛研究.本文将目前广受关注的粗糙集理论及方法引入网络课程评价中,构建了基于粗集的关联规则挖掘模型,并实例探讨了网络课程评价中的关联规则挖掘方法.希望为我们开展网络课程评价的实践提供新的思路与方法. 相似文献
20.
决策树是数据挖掘中的一种重要分类方法.在此以粗糙集理论中的正域为启发式函数,设计了一种新的、有效的决策树构造方法.该算法具有较大的灵活性.能从测试属性空间逐次删除已使用过的属性.避免对这些属性进行重复测试,减少测试空间,降低了树的复杂性,从而提高了分类效率.最后,实例验证了算法的可行性与有效性. 相似文献