| 【中文题名】 | 基于粗糙集和模糊集理论的综合评价研究 |
| 【英文题名】 | Research on the Comprehensive Evaluation Based on the Rough Set and the Fuzzy Set Theory |
| 【学科专业】 | 应用数学 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2004-9-16 |
| 【中关键词】 | 数据挖掘,模糊集,粗糙集,信息摘,综合评价, |
| 【英关键词】 | Data mining,Fuzzy set,Rough set,Entropy,Comprehensive evaluation, |
| 【分类导航】 | 数理科学和化学>数学>代数、数论、组合理论>模糊数学>> |
| 【论文摘要】 | 在现实生活中，存在着许多对象需要综合评价。然而，常用的评价方法就是应用统计理论，并且只能对实时数据进行统计分析。由于使用评价方法的不尽合理，就造成评价结果的不公正。因此，研究综合评价方法具有较重要的理论与实际意义。本文讨论了基于模糊集理论上的模糊综合评价方法，给评价对象一个定量的综合评价结果；讨论了基于粗糙集理论数据挖掘技术上的综合评价方法，给评价对象一个定性的综合评价结果；把该理论应用到教师教学质量综合评价中，并取的较好的结果。本文的主要研究工作如下：
首先，对数据挖掘技术上的综合评价过程进行研究。传统的综合评价只能对时实数据进行处理，本文引入了数据挖掘中的数据仓库技术，由此可以对历史数据和实时数据集合起来进行分析处理。因此，综合评价过程分为针对不同的评价数据进行数据仓库的建立、评价数据的提取、评价数据的预处理、综合评价分析、输出评价结果等过程。
其次，对综合评价过程中数据预处理进行研究，特别是对空缺值的填补和属性值的离散化问题在研究。用改进的ROUSTIDA算法空缺值进行填补，用模糊聚类方法对属性值进行离散化。
再其次，对预处理后的数据进行分析研究。利用模糊综合评价技术... |
| 【论文题纲】 |
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第1章 绪论 |
7-13 |
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1.1 粗糙集和模糊集概述 |
7-8 |
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1.2 数据挖掘技术及应用概述 |
8-12 |
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1.3 本文的主要工作及意义 |
12-13 |
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第2章 综合评价的分析与设计 |
13-20 |
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2.1 综合评价功能结构分析 |
13-15 |
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2.1.1 综合评价的系统模型 |
13-14 |
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2.1.2 综合评价的业务流程 |
14-15 |
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2.1.3 综合评价的逻辑模型 |
15 |
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2.2 综合评价主要部分功能结构设计 |
15-17 |
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2.2.1 综合评价的数据预处理 |
15-16 |
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2.2.2 综合评价的数据分析 |
16-17 |
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2.3 综合评价数据仓库设计 |
17-20 |
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2.3.1 综合评价数据仓库设计 |
17-19 |
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2.3.2 综合评价数据的提取 |
19-20 |
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第3章 基于粗糙集理论的综合评价的实现 |
20-61 |
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3.1 基本理论 |
20-26 |
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3.2 知识约简 |
26-27 |
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3.3 数据预处理 |
27-42 |
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3.3.1 预处理的基本功能 |
28-29 |
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3.3.2 数据预处理的方法 |
29-42 |
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3.4 综合评价数据分析 |
42-61 |
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3.4.1 模糊评价实现 |
42-45 |
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3.4.2 综合评价规则获取 |
45-61 |
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结论 |
61-62 |
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致谢 |
62-63 |
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参考文献 |
63-66 |
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攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 |
66 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.11909 |
