粗糙集理论在数据挖掘中的应用

粗糙集理论作为一种新型软计算方法，可以有效地分析和处理具有不完备、不确定性特征的信息。已经在诸多领域得到成功应用．在简要介绍粗糙集基本理论的基础上，详细讨论了粗糙集在数据挖掘领域的应用进展．     

粗糙集理论在商业数据挖掘中的应用

商业智能研究中的商业数据挖掘,是从数据库中抽取对商业零售企业进销存具有潜在应用价值的隐含信息.给出了基于粗糙集理论的商业数据挖掘完整过程,结合商场客户价值分析的实例,使用粗糙集数据挖掘系统(RSDMS)进行数据预处理,消去冗余属性,抽取决策规则.     

粗糙集与决策树结合诊断故障的数据挖掘方法

根据数据挖掘技术用于故障诊断的基本思想，利用粗糙集进行数据归纳，过滤大量故障数据中的冗余属性，得到精简故障数据集。而后，用决策树分类方法处理精简数据集，产生分类所需的规则以进行分类，并结合实例说明了该方法的工作步骤。由实例可知该方法用于故障诊断的可行性，最后指出实际应用过程中的一些技术难题。     

基于粗糙集的决策树在电子商务中的应用

将数据挖掘中的决策树与粗糙集理论进行有机结合,提出一种基于粗糙集属性依赖度的决策树算法,将该算法应用到电子商务的客户管理中,进行电子商务客户价值研究,提取分类规则,为企业管理客户提供决策支持.     

粗糙集理论在变压器故障诊断中的应用

为了对变压器故障诊断过程中大量的冗余特征进行压缩或约简,提高诊断的效率,将粗糙集理论引入到变压器故障诊断中,提出了基于粗糙集理论的故障特征约简算法:即由故障样本构成信息表,组合表中不同的属性集,求取与全体属性集具有相同分类质量的最小属性集。对具体典型诊断实例进行了分析,结果表明:在保证故障分类结果不变的情况下,该算法能够剔除具有冗余信息的特征,找出对故障分类起主要作用的特征,从而达到了特征约简的目的,不仅大大减少了诊断信息提取的工作量,也为后续的智能诊断提供很大的便利。     

粗糙集在Petri网中的应用

利用粗糙集理论中属性核与不可分辨关系给出了属性约简算法,对专家知识系统进行化简,获得最小有效规则,建立了一种Petri网模型。该模型可以有效降低网络结构的复杂性。本文的算法利用模糊Petri网络实现模糊推理,并用实例验证了这种智能结合的有效性。     

基于粗糙集的决策树规则提取算法

针对ID3算法用信息增益作为在各级非叶节点上选择属性的标准的局限性,结合统计学独立检验思想,给出一种新的属性依赖性和重要性定义,以新的属性重要性为启发式信息设计决策树规则提取算法。实例分析的结果表明,该算法能提取更为简洁有效的决策规则。     

粗糙集理论在高层建筑结构知识发现中的应用

粗糙集理论处理高层建筑方案设计知识发现问题时,须对样本属性逐次处理,导致挖掘速度缓慢,针对这一缺点,采用一种基于概念普遍化和粗糙集的数据发掘算法,利用概念普遍化和粗糙集对数据进行压缩和维数精简的特长,利用知识归纳的方法压缩信息表中数据,再用标准粗糙集理论对表中数据进行属性约简、合并,从而导出决策规则.根据实际需要对信息表中的数据进行处理,达到高效发掘感兴趣模式的目的.并给出一个应用实例.     

基于变精度粗糙集决策树的构造算法

在构造决策树的过程中,分离属性选择的标准直接影响分类的效果.基于变精度粗糙集的理论将属性重要度作为选择分离属性的标准.经实验证明,使用该方法构造的决策树与经典ID3决策树算法相比,具有复杂性低,能有效提高分类效果的优点.     

粗糙集理论及其应用进展

粗糙集理论以其出色的处理模糊和不确定知识的能力，成为数据挖掘研究中的有力工具。文章首先描述了粗糙集理论的基本思想，接着介绍了基于粗糙集理论的数据分析过程，给出了作者等人的相关研究工作，最后论述了粗糙集的应用进展及未来的研究方向。     

变精度Rough Sets模型在数据挖掘中的应用

经典的粗糙集理论在进行分类时其类之间的分界线很严格,这样提高了知识属性对被研究对象识别分类的精度,但这种方式的容错能力很差,使得模型的实际适用性很弱.变精度粗糙集是对经典粗糙集理论的一种扩展,通过研究得出了知识的依赖程度饱和值不变约简法及信息熵不减约简法.     

一个基于粗糙集和决策树的最简分类规则集生成算法

利用粗糙集理论中属性核与不可分辨关系给出了属性约简和数据过滤算法，去除信息系统中与决策无关的冗余信号，在简化的信息系统基础上用传统算法构造决策树，总利用由粗糙度理论推出的极小、极大化学习方法对决策树规则进行极小、极大化处理，最后给出了一个最简分类规则集生成算法。     

A New Method for Constructing Decision Tree Based on Rough Sets Theory

1 Introduction D atabases are rich w ith hidden inform ation that can be used for m aking intelligentbusiness decisions. C lassification is one form of data analysis thatcan be used to extractm odels describing im portantdata class- es.There have m any ap…     

结合ROUGH集的决策树构建方法

针对构造决策树时,分类属性的选择直接影响分类效果的问题,提出了一种新的属性选择分类标准——集合分类粗糙度,该标准结合了ROUGH集知识表示与决策树构造的特性,能在总数不变的情况下,使叶结点的层次在一定程度上上浮.     

结合ROUGH集的决策树构建方法

针对构造决策树时，分类属性的选择直接影响分类效果的问题，提出了一种新的属性选择分类标准——集合分类粗糙度，该标准结合了ROUGH集知识表示与决策树构造的特性，能在总数不变的情况下，使叶结点的层次在一定程度上上浮．     

基于粗糙集的决策树优化算法

在粗糙集理论的基础上提出了一种新的决策树算法,把粗糙集中的近似分类精度及决策规则的确定性因子应用于决策树的构造,在算法形成的过程中提出抑制因子,对决策树进行修剪,避免了先生成决策树再修剪的繁琐步骤,且在每次划分时对条件属性值和决策属性值进行匹配考察,避免不必要的计算,进一步提高了算法速度．     

基于粗糙集的生产环境数据挖掘系统方法

针对粗糙集确定性模型缺乏处理不确定信息的特点，Z．Pawlak等提出了粗糙集的概率模型，但该模型没有包括如何处理生产数据集纷繁复杂数据的方法，因此提出了应用粗糙集于生产环境数据挖掘的一种系统方法，并应用UCI的数据集对该方法进行了检验，实验结果体现了它的性能与有效性。     

粗糙集在数据挖掘分类规则中的应用研究

数据集中的冗余性会降低数据挖掘结果的解释能力和精度，介绍了数据集中挖掘分类规则的基本原则，并利用粗糙集理论中核及决策类覆盖的概念，提出了一个在数据集中发现没有冗余属性的最小归纳依赖关系，并简化带有不同相容规则的决策系统的数据挖掘算法，并应用一简单的例子说明如何在数据库中发现分类规则。