基于知识变化率的属性重要性度量方法的研究

发布时间：2017-09-17 04:01

  本文关键词：基于知识变化率的属性重要性度量方法的研究

  更多相关文章： 决策信息系统 上(下)近似集 决策类 重要性度量 属性约简

【摘要】：随着计算机网络技术的不断更新变化,数据库中的信息量变得越来越庞大。为了从海量的数据库中精选出有实用价值的数据,数据挖掘技术随之崛起。如何去掉数据库中不重要的数据(即属性约简)就成为数据挖掘技术的一个关键环节。本文以决策信息系统为基础,针对属性重要性度量问题,以隐藏在决策信息系统中的知识为载体,以属性集的变化所引起的知识的变化为依据,讨论了正域、决策类的上(下)近似与系统中知识的关联特征,给出了几类满足模糊测度结构特征的基于知识变化率的属性重要性度量方法(简记为BKCR-AIM),讨论了BKCR-AIM的结构特征和构建策略,并结合具体案例进一步分析了各类BKCR-AIM的特点。最后实例计算表明,通过系统中的知识变化来考虑属性的重要性是一种可行的途径,而且所建立的基于综合知识变化率的属性重要性度量模式具有良好的可解释性和结构特征。同时,本文提出了基于综合知识变化率的属性约简算法(简记为BCKCR-ARA),并结合UCI数据库中的数据集对比分析了此约简算法的特点及可行性和有效性,此结果表明BCKCR-ARA可以有效地实现属性的约简,而且具有良好的可解释性和可操作性。因而,如果将本文所建模型应用到实际问题中,那么能够使管理者在不确定的环境下做出合理的决策,并且可以有效地利用已有的信息系统来归纳属性之间的关联特征,且在知识获取、信息融合、综合评判、模糊决策、模式识别、综合评价等领域均具有广泛的应用前景。
【关键词】：决策信息系统 上(下)近似集 决策类 重要性度量 属性约简
【学位授予单位】：河北科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP18;TP311.13
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第1章 绪论8-16
• 1.1 研究背景与意义8-9
• 1.2 国内外研究现状及发展趋势9-13
• 1.2.1 粗糙集理论的发展概述9-10
• 1.2.2 属性重要性问题的研究现状10-11
• 1.2.3 数据挖掘的研究现状11-13
• 1.3 课题研究重点及研究意义13
• 1.4 课题的研究内容13-14
• 1.5 论文组织结构14-16
• 第2章 预备知识16-22
• 2.1 模糊测度的基本概念16-17
• 2.2 粗糙集理论的基本概念17-21
• 2.3 本章小结21-22
• 第3章 基于知识变化率的属性重要性度量方法的研究22-38
• 3.1 几种基于知识变化率的属性重要性度量方法22-31
• 3.1.1 基于正域变化率的属性重要性度量23-25
• 3.1.2 基于肯定型知识变化率的属性重要性度量25-28
• 3.1.3 基于相关型知识变化率的属性重要性度量28-29
• 3.1.4 基于综合知识变化率的属性重要性度量29-31
• 3.2 基于知识变化率的属性重要性度量方法的特征分析31-34
• 3.3 案例分析34-37
• 3.4 本章小结37-38
• 第4章 基于综合知识变化率的属性约简算法的研究38-48
• 4.1 度量方法的比较38-41
• 4.1.1 SCE和CCE的概述38-39
• 4.1.2 实例分析39-41
• 4.2 基于综合知识变化率的属性约简算法41-42
• 4.3 案例分析42-46
• 4.4 本章小结46-48
• 结论48-50
• 参考文献50-54
• 攻读硕士学位期间所发表的论文54-56
• 致谢56

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本文编号：867118