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信息系统中连续属性的离散化及规则提取

作者：田学全 Publish: 2006-11-28 Hits:-

【中文题名】

信息系统中连续属性的离散化及规则提取

【英文题名】

【学科专业】

运筹学与控制论

【论文级别】

硕士论文

【投稿时间】

2006-11-28

【中关键词】

粗糙集,数据挖掘,知识发现,属性离散化,规则提取,

【英关键词】

Rough Set,Data Mining,Discretizing Attribution,Knowledge Dis-covery,Rules pick-up,

【分类导航】

工业技术>自动化技术、计算机技术>自动化基础理论>人工智能理论>专家系统、知识工程>

【论文摘要】

粗糙集的理论基础是集合论,它只能处理离散数据,现实中大量的实型数据必须进行离散化,因而,研究连续属性的离散化具有重要的理论和现实意义,本论文对连续属性离散化的方法及不完备信息系统的规则提取进行了研究。 1.研究了基于模糊聚类的离散化方法,他们都是基于传递闭包的方法,经一系列的非恒等变换,使得离散后决策表信息丢失较多。给出了一种基于摄动的模糊聚类的属性离散化方法。 2.大多数对连续属性的离散化方法采用的是领域知识,不具有普遍适应性的特点,给出基于连续属性的重要性,用自组织特征映射进行优化,以决策表相容性为判决标准的连续属性离散化方法。 3.针对大多数的离散化方法没有考虑不同连续属性离散化结果间的互补性和相关性,每个属性的离散化过程都是独立进行的,往往会改变信息系统不可分辩关系,容易产生不合理和冗余的离散化划分点。提出了基于系统最大依赖度的连续属性的离散化方法。 4.粗糙集作为一种软计算方法,可以客观地从数据中获取知识,针对现实中存在的大量不完备的信息系统结合粗糙集理论本身,在研究分布约简、最大分布约简、分配约简基础上,给出了一种最大分布约简与规则提取的矩阵算法。 ...

【论文题纲】

摘要	4-5
ABSTRACT	5-9
第一章绪论	9-13
1.1 概述	9-10
1.2 论文的研究背景	10-12
1.3 论文研究内容	12
1.4 论文组织与结构	12-13
第二章知识发现与数据挖掘技术综述	13-17
2.1 知识发现和数据挖掘基本知识	13
2.2 数据预处理	13-14
2.3 数据挖掘方法和技术	14-15
2.4 数据挖掘研究中的技术难题	15-17
第三章 ROUGH 集基础知识	17-25
3.1 ROUGH 集的基本概念	17-21
3.1.1 知识的分类观点	17-18
3.1.2 知识的概率分布	18-19
3.1.3 新型的成员关系	19-20
3.1.4 概念的边界观点	20
3.1.5 粗糙度和分类质量	20-21
3.2 知识的化简	21-23
3.3 知识的依赖性及属性的重要性	23-25
第四章连续属性的离散化方法	25-41
4.1 连续属性的离散化简述	25-28
4.1.1 离散化问题的概念	25-26
4.1.2 离散化的思想和步骤	26
4.1.3 候选断点的确定和断点辨别能力评价	26-27
4.1.4 离散化方法简介	27-28
4.2 一种基于摄动的模糊聚类的属性离散化	28-34
4.2.1 FCMBP 模糊聚类方法	28-31
4.2.2 度量属性区间离散化效果的类信息熵	31
4.2.3 基于 FCMBP 模糊聚类的属性离散化方法及实例	31-34
4.3 一种基于自组织特征映射的属性离散化算法	34-37
4.3.1 属性间的不相容性概念	34
4.3.2 自组织特征映射的属性离散化算法	34-36
4.3.3 算例	36-37
4.4 基于系统最大依赖度的连续属性的离散化方法	37-40
4.4.1 离散化矩阵的概念	37-38
4.4.2 离散化的评价指标――依赖度	38
4.4.3 基于系统最大依赖度的离散化算法	38-39
4.4.4 应用实例	39-40
4.5 本章小结	40-41
第五章基于相容关系的不完备信息系统的规则提取	41-50
5.1 引言	41
5.2 基于相容关系的不完备信息系统属性约简的定义	41-42
5.3 相容矩阵和分配决策矩阵	42-44
5.4 最大分布约简与规则提取的矩阵算法	44-48
5.4.1 最大分布约简与规则提取的矩阵表示	44-45
5.4.2 最大分布约简及规则提取算法	45-46
5.4.3 实例分析	46-48
5.5 本章小结	48-50
第六章结束语	50-51
致谢	51-52
参考文献	52-55
攻读硕士期间取得的研究成果	55

【DOI】

LunWen.ID:2.2008.388022



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