基于粗糙集理论的数据挖掘算法研究

本文提出一种基于粗糙集理论的数据挖掘模型，从实际数据出发，运用不同简化层次的算法，导出每个层次上的信息集，最后得到规则集，在进行推理和决策分析时，按照一定算法进行匹配得出结论。还给出了模拟例子说明如何建立和运用这种数据挖掘模型。     

基于粗糙集和遗传算法的数据挖掘方法

运用粗糙集和遗传算法的理论,为大型的数据挖掘提供了一种新的方法。首先通过粗糙集理论对数据进行预处理,然后对属性简约,最后通过遗传算法进行规则提取,寻找最优解。     

一个基于粗糙集理论的数据挖掘模型及应用

本文提出一种基于粗糙集理论的数据挖掘模型,从实际数据出发,运用不同简化层次的算法导出每个层次上的信息集,最后得到规则集。在进行推理和决策分析时,按照一定算法进行匹配得出结论。另外,还给出了模拟例子说明如何建立和运用这种数据挖掘模型。     

基于粗糙集理论的数据挖掘算法研究

本文提出一种基于粗糙集理论的数据挖掘模型,从实际数据出发,运用不同简化层次的算法,导出每个层次上的信息集,最后得到规则集。在进行推理和决策分析时,按照一定算法进行匹配得出结论。还给出了模拟例子说明如何建立和运用这种数据挖掘模型。     

粗糙集知识发现的研究现状和展望

通过对粗糙集知识发现理论发展历史的问题，对粗糙集知识发现研究现状的探讨，结合目前主要的粗糙集知识发现系统，指出了粗糙集知识发现存在的问题，并对今后几年的研究进行了展望。     

一种基于粗糙集的分类数据挖掘算法

目前,粗糙集理论及数据挖掘的研究已经成为热点领域.本文提出一种基于粗糙集理论的分类数据挖掘算法,从实际数据出发,运用不同简化层次的算法,导出每个层次上的信息集,最后得到规则集.在进行推理和决策分析时,按照一定算法进行匹配,得出结论.算法分析表明,这一算法属性约简具有较好有效性,可减少未知样本参与分类的决策属性,适合模型相对稳定、更新不频繁且建模过程可以在后台进行的应用.     

数据挖掘技术及应用

<正> 基本概念 知识发现(Knowledge Discovery in Database)是使用数据挖掘来抽象或识别知识的过程。数据库中的知识发现过程并不是一个琐碎无用的过程,它的每个过程都很重要——是在数据中获取并验证正确的、新奇的、潜在有用的和最终可理解的模     

基于粗糙集理论的数据挖掘算法及其应用研究

文章对粗糙集理论及其应用进行了讨论，在分析和综合基于粗糙集理论的数据挖掘算法基础上，提出了新的遗传算法挖掘方法，并就应用模型和应用领域及方法问题进行了分析。通过应用实例表明，文章提供的方法和技术是可行的，具有较大的参考价值。     

关于粗糙集理论及应用问题的研究

粗糙集理论作为数据挖掘的一种有效的手段，现已在为国际学术界的一个前沿研究领域，概要介绍RS核心思想，基本概念，对几个主要问题，连续属性离散化，约简的启发式算法和扩展模型进行了论述，总结整理了现有的研究思想和处理方法；并对RS的应用领域及进一步研究的前景作了简单的介绍。     

粗糙集在智能设备诊断中的应用研究

本文对在维修预测问题中粗糙集理论的应用做了探讨。分析了用粗糙集理论进行数据库知识发现,为智能设备诊断提供数据存储的方法、可行性。着重讨论了粗糙集理论要点和用该理论分析了实际工作中的一个例子。     

粗集理论在空间数据挖掘中的应用

粗集理论能支持数据挖掘与知识发现的多个步骤,如数据预处理、数据简化、规则生成、数据依赖关系获取等,为数据挖掘与知识发现提供了新的思路和方法。本文将粗集理论引入空间数据挖掘领域,介绍了粗集理论的基础理论和一系列方法,给出了应用实例,并探讨粗集理论在空间数据挖掘中的应用。     

数据挖掘之粗糙集方法研究

研究了粗糙集理论在数据挖掘中的应用,提出了一种基于粗糙集理论的数据挖掘方法,它采用启发式算法,可以挖掘出最简的产生式规则知识。与其它方法的比较说明,该文提出的方法可以得到更简化的规则。     

基于粗糙集的采煤方式选择模型

建立了基于粗糙集理论的我国倾斜薄煤层采煤方式选择模型，以信息系统属性值表为主要工具，对连续属性进行离散化，约简并剔除不必要的属性，揭示了采煤方式选择信息中内在的冗余性，降低了采煤方式选择的复杂性，并给出了简化后的决策规则。     

数据挖掘中基于Rough Set方法研究

随着数据挖掘的兴起,有许多分类和预测的方法。数据挖掘研究的实旌对象多为关系型数据库,这给粗糙集方法的应用带来了极大的方便。关系表可被看作为粗糙集理论中的决策表,而利用粗糙集理论来处理数据挖掘有着传统挖掘工具所不具有的优点。粗糙集理论是一种处理不确定和不精确问题的数学工具,文中通过实例介绍了粗糙集的基本理论,并通过实例详细介绍了在基于对决策表属性约简的基础上采用了可变精度粗糙模型实现规则的获取。该实例说明了对于不完备的信息系统,应用粗糙集理论进行数据挖掘是非常有效的。     

数据挖掘中基于Rough Set方法研究

随着数据挖掘的兴起,有许多分类和预测的方法.数据挖掘研究的实施对象多为关系型数据库,这给粗糙集方法的应用带来了极大的方便.关系表可被看作为粗糙集理论中的决策表,而利用粗糙集理论来处理数据挖掘有着传统挖掘工具所不具有的优点.粗糙集理论是一种处理不确定和不精确问题的数学工具,文中通过实例介绍了粗糙集的基本理论,并通过实例详细介绍了在基于对决策表属性约简的基础上采用了可变精度粗糙模型实现规则的获取.该实例说明了对于不完备的信息系统,应用粗糙集理论进行数据挖掘是非常有效的.     

面向大型数据表的粗分析方法

该文运用粗糙集理论,提出一种提取大型数据表中决策规则的方法。首先根据条件属性及属性值的权重将数据表分解成多个子表,再利用粗分析方法分别对各子表简约,综合每个子表归纳出的具有一定置信度的子规则形成规则集,做出推理和决策。     

基于粗糙集的规则的挖掘

随着计算机技术的发展，急剧产生海量的数据。如何从这些数据中提取有用的信息是一个重要的问题。一种新的数据分析方法——粗糙集理论被提出。该理论在分类的意义下定义了模糊性和不确定性的概念，是一种处理不确定和不精确问题的新型数学工具。文中首先对近年兴起的粗糙集的基本理论进行了讨论，在此基础上运用粗糙集理论对从数据库中规则的挖掘方法进行了研究。并通过一个实例详细地说明了具体挖掘过程，该实例说明了基于粗糙集进行规则的挖掘是较简单的。     

基于粗糙集的Web结构挖掘

Web站点是由许多Web页面构成的信息系统,随着网络的飞速发展,Web挖掘得到了越来越多的研究。如何从Web中找到与用户查询主题相关的权威页面,是Web结构挖掘的一个重要研究方向。粗糙集理论作为一种有效处理模糊和不确定信息的数学工具,由于其不需要任何先验知识,在数据挖掘领域取得了广泛的应用。文中概述了Web结构挖掘的有关概念,基于粗糙集理论,定义了Web结构挖掘的数据模型,并给出了基于粗糙集的Web结构挖掘的实现流程,分析说明了该方法的性能。