模糊粗糙集模型及其数据挖掘方法研究

发布时间：2017-12-13 22:24

  本文关键词：模糊粗糙集模型及其数据挖掘方法研究

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【摘要】：在当今这个信息社会,数据量成指数增长。当数据量增长速度过快时,人们感到束手无策,因此导致了资源的大量浪费。知识处理技术的兴起和迅速普及,使得“知识获取”的手段越来越丰富,从而也让人们在对知识的掌控和应用中看到了希望。为解决连续属性离散化过程中产生的信息损失问题,模糊粗糙集理论被提出并被成功地应用于模糊、不确定和不精确信息的处理。本文首先介绍了课题的选题意义,并阐述了模糊粗糙集理论的研究背景及其研究现状。其次,提出了一种改进的模糊粗糙集模型,该模型是建立在一般模糊粗糙集模型基础之上的,将一个论域扩充成两个论域,同时重新定义了模糊粗糙集合的隶属函数,从而有效地提高了新模型的粗糙近似精度并扩大了应用范围。理论分析和实例计算均证明了新模型的有效性和实用性。最后,本文提出了一种两个论域的模糊粗糙集模型中基于属性依赖度的启发式属性约简方法,该算法采用分步计算,优化了相对正域的计算过程,从而降低了算法的时间复杂度。
【学位授予单位】：中国民航大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：O159;TP311.13

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号：1286824