基于 Rough Set理论的商务决策支持系统知识发现的研究

以商务决策作为研究背景,基于Rough Set理论解决商务决策支持系统中信息不确定,数据量大的困难.从Rough Set理论的基本概念出发,给出决策表的知识表达系统,提出计算最小决策规则的算法,最后通过运用Rough Set理论和方法对商务决策支持系统的实例进行属性及属性值的约简,挖掘其中隐含的知识,从而得出最小决策规则.     

基于 Rough Set 的知识发现系统

ＲｏｕｇｈＳｅｔ理论是近年来出现的处理模糊和不确定性的数学工具，已广泛应用于人工智能的许多领域特别是ＫＤＤ领域。文章介绍了ＲｏｕｇｈＳｅｔ理论的基本思想，并着重讨论了几个基于ＲｏｕｇｈＳｅｔ理论的典型ＫＤＤ系统。     

Rough Set理论研究及其在水上交通事故分析的应用

水上交通事故系统中数据多维、稀疏、不全,有效地识别和发现事故数据的新模式及其内在规律能够预防和减少水上交通事故的发生.从数据挖掘的角度出发,应用了基于属性频度的约简算法和改进的值约简算法的结合对(2000～2004)年水上发生的20起具有一定代表性的典型案例进行分析,并加入相关的支持度和置信度,以期为水上交通的管理提供决策支持.     

一种基于Rough集的工程项目投标风险分析方法

针对工程项目投标过程中的不确定性和风险分析问题，从Rough集的基本体系出发，给出投标风险决策分析的知识表达系统，运用Rough集理论和方法对投标风险决策表的属性及属性值进行约简，挖掘其中隐含的知识，从而得出投标风险决策的最小决策算法，帮助决策者迅速对工程项目的投标风险进行评估和预测。     

基于Rough Set的贝叶斯网络结构学习研究

Rough Set理论与方法是处理复杂系统的一种有效方法,但未能包含处理不精确或不确定原始数据的机制,与贝叶斯网络等不确定性理论有很强的互补性.本文提出基于Rough Set理论的贝叶斯结构学习方法,把Rough Set理论与贝叶斯网络相结合,通过属性约简简化贝叶斯网络结构变量,更好满足条件属性间的独立性限制,降低结构复杂度;同时,条件属性之间的依赖性决定贝叶斯网络变量之间的依赖关系和弧的方向.最后,通过算例说明该方法的应用过程.     

基于Rough Set的缺省加权规则挖掘算法

本文在引入规则加权支持度概念后，提出了一种基于Rough Set的缺省加权规则挖掘算法－MDWRBR算法，实验结果表明，该算法能有效地过滤噪声，提高规则的挖掘效率。     

基于支持向量机的决策系统知识发现

从规则获取和类别预报两方面研究支持向量机(SVM)方法在决策系统知识发现中的应用。对于规则获取，用SVM对决策系统进行条件属性约简并提取特征对象，进而基于较少的特征对象提取规则，使得规则获取的难度和速度都有所改善；对于类别预报，利用SVM对决策系统的对象进行分类，得到一个简单的判决函数。该判决函数可以完成对样本的类别预报，起到与决策规则类似的作用，而且此方法比传统方法简单易行。实验表明，将SVM方法用于决策系统的知识发现，不仅简便可行，而且可以提高速度。对于较大的决策系统更能体现出该方法的优越性。     

基于Rough集的数据挖掘在教学评价中的应用

基于粗集的数据挖掘的主要过程是数据预处理、约简及规则提取.为了分析教师教学行为和教学效果之间的关系,以教学评价的数据为基础,利用基于粗糙集的数据挖掘技术进行挖掘.实例研究中采用基于分明矩阵的属性约简算法和启发式属性值约简算法,去掉决策表中的冗余属性和属性值,得到了影响教学效果的关键因素刎和相关规则.     

粗糙集的知识获取及其应用

提出了一种基于粗糙集的知识理论模型，运用这一模型对决策表进行属性约简，去除其中不必要的属性，揭示出条件属性中的冗余性，最后得出了属性约简的结果以及决策规则。给出了一个简单的例子来说明如何建立和应用这种知识理论模型。     

一种基于Rough Set的分类规则挖掘方法

结合国内外的最新研究成果,提出了一种运用动态约简算法挖掘出大型数据库中稳定的分类规则的有效方法,可以对不断变化的数据库中新出现的对象进行分类,最后通过对其时间复杂度的分析证明了算法的高效性.     

粗集理论在知识发现系统中的应用

阐述了粗集理论的基本思想，给出了一个基于粗集的知识发现系统模型，并通过实例说明了这一模型的有效性。     

一种基于粗糙集理论的设备故障诊断方法

粗糙集理论是一种处理模糊和不确定知识的数学工具。本文根据粗糙集理论,对设备的振动故障诊断决策表进行属性约简,以提取故障识别的重要属性,降低决策表的冗余性。分析表明,粗糙集理论应用于故障诊断可得到更清晰、简明的诊断规则。     

基于粗集理论的属性约简算法

结合高压输电线路远程监测系统,在参考粗糙集理论的基础上,结合粗糙熵相关知识,针对复杂系统故障影响因子的特点,提出了一种属性约简算法,最后得出相应的算法规则,解决了复杂信息数据简化的问题。实例证明,该算法是可行的。     

Knowledge Discovery for Event Series Decision Based on Rough Set

To make decisions about event series is part of our life, and to discover knowledge from these decisions is of great significance in the field of controlling and decision-making. The paper takes event series as the exterior form of movements with the dynamic attributes, and gets the Markov transition probabilities matrix to express those attributes with statistics. First, according to the matrix, the decision table is constructed. Then, by reducing attributes based on rough set theory, the decision table is reduced, and the decision rules are acquired as well. Finally we make the decision through defining rule distance and taking the minimum rule distance as decision principle. Followed is an example, which proves that the algorithm is feasible and effective to the event series decision.     

基于粗糙集理论的项目投资管理

粗糙集理论是一种新的数据分析和处理方法,使用粗糙集理论可以对决策表进行简化,去除冗余属性。首先给出了基于粗糙集的知识推理方法。然后以一个实际例子讨论如何利用粗糙集理论从现有样本中进行知识约简,获取新决策规则,使该方法具有了实用和推广的价值。     

基于决策支持度的不完备信息系统约简算法

提出了一种基于决策属性支持度的属性相对约简算法。通过引入决策属性支持度对不完备决策表中属性的重要性进行了定义,并以此作为启发信息进行属性的选择,该算法的时间复杂度是多项式的。寻找决策表中最小相对约简问题是典型的NP-hard问题,采用该算法可降低问题复杂度。通过实例说明,该算法能得到不完备决策表的最小相对约简。     

粗糙集理论中决策表属性约简的信息表示

主要讨论了决策表属性约简和信息熵之间的关系,证明了对于一致决策表,其属性约简在代数表示和该文给出的信息表示下是等价的,并举例说明,对于不一致决策表,其属性的约简不能用信息熵来等价表示。     

粗糙集理论中知识约简的信息表示

胡国定教授基于“概念的内涵与外延的反比例关系律”这种思想，给出了一种信息度量方法。本文以粗糙集理论为基础，利用胡教授提出的这种信息度量，讨论了决策表属性约简和信息量之间的关系，证明了对于相容决策表，其属性约简在代数表示和此种方法给出的信息表示下的等价性。并举例说明对于不相容决策表，其属性约简不能用信息量来等价表示。     

基于粗糙集决策树算法的研究

传统的决策树方法在实际应用中存在很多不足,如生成树规模过大,抗噪性较差等,因此,提出了将变精度粗糙集和混合变量集算法应用于决策树分类中,通过变精度和混合属性集分类减小树的规模和过度拟合问题,降低了噪声数据对属性选择的影响,并通过实验证明该算法与传统的算法相比具有较大的优越性。