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基于粗糙集的数据挖掘方法研究     在线阅读 整本下载 分章下载 分页下载 本系统暂不支持迅雷或FlashGet等下载工具
【英文题名】 Research on Data Mining Methods Based on Rough Set
【作者】 崔广才;
【导师】 刘大有;
【学位授予单位】 吉林大学;
【学科专业名称】 计算机应用技术
【学位年度】 2004
【论文级别】 博士
【网络出版投稿人】 吉林大学;崔广才
【网络出版投稿时间】 2005-01-31
【关键词】 数据挖掘; 粗糙集; 约简; 增量式; 遗传算法; 特征矩阵;
【中文摘要】 近年来,数据挖掘引起了信息产业界的极大关注,其主要原因是存在大量可供使用的数据,并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。 粗糙集理论对于人工智能和认知科学是十分重要的,从它一提出来就受到到模糊数学创始人 Zadeh 的重视和高度评价,并将其列入他新提倡的软计算的基础理论之一。将粗糙集应用于数据挖掘领域,能提高对大型数据库中的不完整数据进行分析和学习的能力,具有广泛的应用前景和实用价值。 属性约简是粗糙集理论中的一个重要课题。由于大型数据库中常常包含许多对发现规则来讲是冗余的、不必要的属性,研究人员发现,如果能将冗余属性删除,将会大大提高系统潜在知识的清晰度,降低发现规则的时间复杂性,提高发现效率。 对于大型数据库中的海量数据,更需要的是增量地更新数据挖掘结果,而不是从每次更新的数据库重新进行挖掘。这种算法渐增地进 行知识更新,修正和加强先前业已发现的知识。增量算法是提高学习效率的一个重要算法之一。在数据挖掘中使用增量算法,不仅复杂度较小,而且可以通过增加实例修正已有的规则集。 ...
【英文摘要】 Data mining attracts great attention in information industry. The major reason is that large amount of existing data may be used widely, and it is urgently necessary to convert these data into useful information and knowledge. Rough set theory is very important for artificial intelligence and cognitive science. It is emphasized and highly appraised by Zadeh, the founder of fuzzy mathematics, since it appeared. And also it is listed into the basic theory of soft computing which Zadeh newly advocated...

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导师:刘大有    导师单位:吉林大学    学位授予单位:吉林大学
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