【作者】 李安；

【导师】 刘晓东；

【作者基本信息】 大连海事大学 ， 应用数学， 2003， 硕士

【摘要】 数据挖掘是近几年的一个热门名词，指从巨大的信息仓库中揭示出未被人知的关系和模式，帮助企业减少不必要投资的同时提高资金回报。而由于人类知识的固有特点即是它的不完全性和不确定性，因而导致在数据源中，模糊性信息和模糊性属性随处可见。利用传统的分析方法很难解决这种模糊性概念，而模糊数学分析方法正好解决了这个问题。近几年来，模糊理论在数据挖掘方面有着广泛应用，其很多产品已经投入社会中，产生了巨大的社会效益。 本文主要研究工作如下： (1) 介绍了数据挖掘的相关知识和模糊数学的相关理论和概念，在此基础上介绍了一种基于AFS理论的方法。 (2) 对基于AFS理论的EI代数的阶数进行了研究，在此基础上对EI代数的阶数给出了一个下界估计，并得出了EI代数的最大阶。 (3) 将基于AFS理论的方法与EI代数的阶数、EI代数的最大阶相结合，对实际问题进行了分析研究。 (4) 对数据挖掘中常见的几类其他数学方法进行了分析探讨，并且将这些方法应用于实际中。更多还原

【Abstract】 Data mining is a frequent word in resent years, which means to open out unknown relations and pattern from enormous information warehouse and help corporations reduce unnecessary invest and increace return of funds. Because the characteristics of human’s knowledge are incompleteness and uncertain, fuzzy information and fuzzy attribute is frequent in data source. It’s difficult to solve this kind of fuzzy concept using traditional analysis methods, but the analysis method of fuzzy mathematics may solve the problem on the beam. Fuzzy theory is used widely in data mining field and many products based on fuzzy theory bring huge social benefit. The primary research work of the paper is as follows:(1) Introduce correlative knowledge of data mining, relational theory of fuzzy mathematics and a kind of analysis method based on AFS theory.(2) Study orders of AFS theory based on AFS theory and get a minimum boundary about orders of El algebra and get the maximum rank of El algebra.(3) Study the practice problems combining the method based of AFS theory to El algebra and apply AFS theory to study practice problems.(4) Analyse and discuss the familiar mathematics methods in data mining field and apply them to practice.更多还原