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1.
粗糙集理论及其应用综述   总被引:126,自引:2,他引:124  
粗糙集理论是一种较新的软计算方法,可以有效地分析和处理不完备信息,该理论近日益受到国际学术届的重视,已经在模式识别,机器学习,决策支持,过程控制,预测建模等许多科学与工程领域得到成功的应用,本文介绍了粗糙集理论的基本概念,对其在各领域的应用情况进行了综述。  相似文献
2.
基于粗糙集的神经网络建模方法研究   总被引:29,自引:0,他引:29       下载免费PDF全文
提出了一种基于粗糙集的神经网络模型,该方法利用粗糙集数据分析方法,从数据中 提取出规则将输入映射到输出的子空间上,而后在这个子空间上用神经网络进行逼近.利用这 种方法对岩石边坡工程中边坡稳定性进行分析建模,并和传统的神经网络建模方法进行比较, 说明了该方法的有效性.  相似文献
3.
一种新型数据分析技术--数据挖掘   总被引:23,自引:0,他引:23  
首先介绍了数据挖掘的体系结构,并在此基础上提出了数据挖掘工程的一般方法和步骤,最后介绍了数据挖掘的应用前景.  相似文献
4.
包含度与粗糙集数据分析中的度量   总被引:18,自引:1,他引:17  
粗糙集理论是一种新的处理模糊和不确定知识的软计算工具。粗糙集数据分析是粗糙集理论中的主要应用技术之一,它主要用来分析数据的性质、粗糙分类、分析属性的依赖性和属性的重要性、抽取决策规则等,在人工智能与认知科学领域有着重要的应用。该文通过将包含度概念引入到粗糙集理论中,建立了包含度与粗糙集数据分析中的度量之间的关系,证家了粗糙集数据分析中的有关度量均可归结为包含度。这些结论有助于人们深刻理解粗糙数据分析的本质,可作为建立粗糙集数据分析中的度量的主要依据。  相似文献
5.
数据挖掘中数据预处理的研究与实现*   总被引:17,自引:1,他引:16       下载免费PDF全文
数据预处理将原始的真实数据库转换成适于数据挖掘的挖掘数据库,为挖掘算法更好的实现以及挖掘结果形象的显示打下了良好的基础。针对结构化数据讨论了数据预处理的两个目标:消除现实数据库中的数据缺陷;为数据挖掘做准备。并在此基础上,介绍了数据挖掘软件KDD中数据预处理技术的实现。  相似文献
6.
浅谈数据挖掘技术   总被引:13,自引:0,他引:13  
如何快速有效地从海量的网络信息中,挖掘出潜在的、有价值的信息,使之有效地在管理和决策中发挥作用,是急需解决的问题。本文针对当前的热点问题——数据挖掘技术展开讨论和研究。  相似文献
7.
大数据管理:概念、技术与挑战   总被引:13,自引:0,他引:13  
云计算、物联网、社交网络等新兴服务促使人类社会的数据种类和规模正以前所未有的速度增长,大数据时代正式到来.数据从简单的处理对象开始转变为一种基础性资源,如何更好地管理和利用大数据已经成为普遍关注的话题.大数据的规模效应给数据存储、管理以及数据分析带来了极大的挑战,数据管理方式上的变革正在酝酿和发生.对大数据的基本概念进行剖析,并对大数据的主要应用作简单对比.在此基础上,阐述大数据处理的基本框架,并就云计算技术对于大数据时代数据管理所产生的作用进行分析.最后归纳总结大数据时代所面临的新挑战.  相似文献
8.
基于并行协同进化的属性约简   总被引:12,自引:0,他引:12  
提出一种求属性集合最小约简的新方法,即基于并行协同进化的属性约简方法.该方法将并行遗传算法和协同进化算法相结合,能有效地处理具有大量属性的信息系统.对各类实验数据的测试表明,该方法得到的属性约简量与基于属性重要性的约简方法相似,在某些情况下求得最小约简的可能性要高于属性重要性方法.  相似文献
9.
电子邮件过滤系统的粗糙集分析模型   总被引:12,自引:2,他引:10  
电子邮件过滤是网络信息安全研究的热点。粗糙集理论是一种处理含糊和不精确性问题的一种新型数学工具,得到了广泛应用。该文结合粗糙集理论的数据分析技术研究了电子邮件过滤系统的建模和特征发现等问题。实例分析结果表明,该方法是有效的。  相似文献
10.
数据仓库系统中源数据的提取与集成   总被引:12,自引:0,他引:12  
人们对数据分析的要求的不断提高导致了数据仓库的发展,而在建设数据仓库的过程中非常关键的一步就是从事务数据库或其它的数据源中抽取和集成原始数据。本文在对数据集成方法和数据获取中可能碰到的问题进行全面分析的基础上,较为详细地介绍了我们自行开发的数据仓库系统SEUwarehouse中源数据提取与集成工具的设计与实现.  相似文献
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