基于粗糙集理论不完备信息系统的数据挖掘

提出了一种基于推广的粗糙集理论直接在不完备信息系统上进行数据挖掘的方法，并给出了该方法的算法和实例．该方法利用粗糙集理论直接对不完备信息系统进行知识约简，然后根据获得的约简集建立知识层次树，利用规则的支持度阂值s0和置信度阈值c0从知识层次树的压缩搜索空间中提取不完备系统的规则集，该方法保持了原始数据和数据挖掘所获得的知识的真实性，另外，还提出了知识规则的上、下支持度，上、下置信度，规则粗糙度等概念，以便指导用户更好地利用数据挖掘所获得的知识．     

不完备决策信息系统规则提取的一种新方法

针对不完备决策信息系统问题,文章引入容差关系下包含集的概念,并由此提出一种基于包含集的不完备决策信息系统规则提取的新方法.相对于常规方法,该方法计算量较少.最后,文章通过实例验证了该方法的可行性和有效性.     

基于多变量决策树的不完备信息系统规则提取研究

不完备信息系统也有很多有用信息，可以得出支持决策的确定规则。基于决策树的完备信息系统规则提取方法很多，如比较有影响的ID3算法等，但是在不完备信息系统中应用决策树进行规则提取的方法还不是很多。本文提出用多变量决策树方法对不完备信息系统进行规则提取的方法，可以得出部分确定信息，方法简单易行。     

不完备信息系统的规则约简算法

分析文献[5]提出的针对不完备信息系统的粗糙集分层递阶约简方法,对其进行一定的改进,使算法的效率提高,计算量减少.属性重要性的使用使算法更适用于实际问题.     

基于粗糙集的不完备信息系统知识获取方法

经典粗糙集理论是面向完备信息系统的，为处理不完备信息系统．需要进行理论扩充．本文首先介绍了粗糙集理论的基础知识，然后对经典粗糙集理论在不完备信息系统中的几种扩充模型进行了介绍和分析，并对现有基于粗糙集理论的不完备信息系统知识获取方法的研究进行了总蛄，最后展望了谊理论未来的发展方向．     

不完备信息系统的数据挖掘

现有的数据挖掘系统一般是针对于完备信息进行的,而在实际问题中,不完备的信息系统是普遍存在的,这是由于数据库中的数据很少是完全的,待处理的数据常有某种程度的不完备.因此研究如何在这种不完备的信息系统上进行数据挖掘是非常重要的.     

基于不完备决策信息系统的知识约简算法

针对复杂领域中的决策信息系统往往存在数据缺失现象,差别矩阵作为决策信息系统知识约简的有效方法之一,但传统的差别矩阵方法并不适用于不完备决策信息系统,为此构造了基于不完备决策信息系统的差别矩阵,并简化了差别矩阵中的属性元素,有效地删除了差别矩阵中的冗余元素。然后结合不完备决策信息系统的核属性,利用启发式方法设计了一种基于不完备决策信息系统的快速知识约简算法,最后通过实验比较验证了算法的有效性。     

不完备信息系统在农业生物灾害中的应用

本文将粗糙集中不完备信息系统的决策理论应用于农业生物灾害的预测方面。通过对影响农业生物灾害爆发的各个环境因素进行分析,结合历年来收集的数据,对农业生物灾害的爆发时间与区域进行预测,从而达到对其进行防治和预防的目的。     

基于不完备信息系统的粗糙集方法及应用实例

很多信息系统都是不完备的,处理不完备信息系统的方法有很多,但粗糙集理论能够有效处理不完备信息.简要介绍了不完备信息系统下的粗糙集模型,并对一个应用实例进行了知识约简且做出决策.     

不完备模糊信息系统

以不完备模糊信息系统为研究对象，建立了其中的模糊相容关系及模糊粗糙上、下近似集。在此基础上，探讨了论域上的模糊覆盖问题并提出了覆盖的3种运算形式；定义了2种新的模糊粗糙熵以讨论不完备模糊信息系统中的不确定性因素，证明了不确定因素的变化与度量强度之间的重要关系；建立了一种度量部分模糊知识依赖的新方法，获得了一些新的定理结果证明。     

关联规则算法在教务管理信息系统中的应用

高校教务管理信息系统已经成为高校数据资源库中最重要的数据库之一。随着办学规模扩大,教学资源信息量的不断增加必然导致数据量的不断增加。利用数据挖掘技术探索大量隐藏的数据规律,从而为决策者提供有效的决策依据,对于高校教学管理工作的改革意义重大。     

分布式关联规则挖掘系统实现

提出一种基于AprTidRec算法的分布武关联规则挖掘算法,并通过实验验证了算法运行的有效性。给出基于局部一全局通信模式的分布式关联规则挖掘方案,并在此方案基础之上进行了系统实现。     

网络安全评价系统知识库规则生成方法研究

人们对客观事物的评价经常存在着不准确性,这和评价者的知识经验有着密切关系。知识库是支撑评价系统的关键,构建一个准确的网络安全评价系统知识库能对网络安全状况作出较为客观的评价。本文主要介绍通过建立粗糙集决策系统的数学模型生成知识库规则的方法。研究结果表明本文的研究方法能够适应网络安全评价系统的应用。     

分布式关联规则挖掘算法研究

在对分布式关联规则挖掘的三种主要算法：CD算法、DD算法及FD算法的原理及实现步骤进行详细的阐述的基础之上,得出其各自的优缺点,并指出FD算法在网络通信效率和算法灵活性方面更具有优越性。     

不完备信息系统中的确定优势粗糙决策规则提取

以不完备信息决策系统为研究对象,提出了基于确定优势关系的粗糙集模型.在确定优势关系粗糙集的基础上,提出了相对下、上近似约简的概念,给出了求得相对下、上近似约简的具体方法,并在此基础上提取不完备信息系统中的确定优势粗糙决策规则.应用实例表明了所提出的新方法的有效性.     

分布式决策支持系统中不完全信息的类比估计

本文运用思维科学的相似原理,提出了利用DDSS多信息源对不完全信息进行类比估计的设计思想,文中提出了三种适合于数值型的不完全信息的类比关系,给出了相应的度量公式和估计规则,最后讨论了类比估计在DDSS中的实现问题.     

面向用户的知识信息系统构建

知识信息系统是成功实施知识服务的关键。文章从知识服务技术层、知识服务业务层及知识库开发三个方面入手，简要论述了面向用户的知识信息系统的构建。     

不完全数据库中的关联规则挖掘

在不完全数据库中挖掘关联规则是一个重要的数据挖掘问题,其关联规则的支持度和置信度不可能精确计算,但可以估计.基于关联规则支持度和置信度的估计,讨论了不完全数据库中关联规则的挖掘问题.     

管理信息系统2000年问题解决方案

介绍了从硬件平台到应用软件的２０００ 年问题解决方法．针对ＸＢＡＳＥ 开发的管理信息系统的２０００ 年问题,提出了利用修改库文件结构及相应字段值解决２０００ 问题的方案．