基于粗糙集面向属性的数据挖掘及改进

用粗糙集进行数据挖掘是近年来被采用的一种新的有效方法 ,本文针对传统粗糙集分类方法过于严格 ,对噪音过分敏感的缺点 ,提出了改进的粗糙集挖掘模式及相应面向属性的约简算法和实现步骤     

基于RS理论的不完备信息系统处理方法

从理论扩展、属性约简以及规则抽取对目前基于Rough Set(RS)理论的不完备信息系统处理方法进行了分析和评述,提出了该领域的下一步研究方向,为构造面向不完备信息系统的高效实用的挖掘方法提供了基础。     

基于粗糙集的数据挖掘方法在电子商务中的应用

粗糙集是一种处理模糊和不精确性问题的数学工具,数据挖掘能帮助我们从大量的信息中发现有用的信息。介绍了一种基于粗糙集的数据挖掘方法,通过实例分析给出它在电子商务中的应用。     

粗糙集理论及其在数据挖掘中的应用

Rough sets理论被广泛运用于不确定环境下的信息处理.基于粗糙集理论的数据挖掘技术正日益受到计算机科学家和数学家的重视.笔者介绍了粗糙集理论的发展过程和基本特点,粗糙集理论在数据挖掘中的应用,以及典型的基于粗糙集的数据挖掘系统,并介绍了粗糙集理论的研究方向和研究领域,最后论述了粗糙集理论与其他智能化方法结合起来处理信息的必要性.     

面向属性的RST在数据挖掘中的应用

基于对 RST的基本概念和近似空间的形式描述 ,定义了不确定信息系统 ,并引入面向对象属性的泛化和约简操作算法 .在此基础上 ,提出了一个面向属性的 RST的数据挖掘方法 ,即基于系统的关系数据库形成差别矩阵 ,并对差别矩阵施行最佳约简和核操作 ,给出在逻辑意义下的决策规则 ,从而完成领域的知识发现 .同时给出了在一个医疗诊断系统中应用的实例     

程度粗糙集

从广义程度粗糙集出发,定义了程度粗糙集,深入讨论了其内部构造,得出了程度粗糙集简化运算的重要方法.对比经典粗糙集性质,研究了程度粗糙集3个方面的性质:集合与其程度近似集的关系、程度近似算子的幂作用、程度边界算子对粗糙集性质的修正.得出了若干具有理论和应用价值的结果,并从算子论和集合论的角度丰富了粗糙集理论.     

高型粗糙模糊集及高型模糊粗糙集

定义了L型粗糙模糊集（L型RF集），给出了其相关性质，进而引进了高型粗糙模糊集（高型RF集），它比普通的RF集具有更高层次的粗糙模糊性，可用于人们对粗糙模糊现象的描述，增强人们对自然语言的表达能力，平行地，最后研究了高型模糊粗糙集（高型RF集）。     

基于粗糙集理论的Bayes粗糙模型研究

从经典的概率粗糙集推广模型出发,参照Bayes因子,研究了一种Bayes粗糙集模型,该模型不受先验概率的影响,从而减小了决策失误的风险．     

一种基于粗糙集理论的XML数据挖掘模型

随着大量的XML数据的出现,给数据挖掘领域提出了新的挑战。传统数据挖掘是基于关系数据库和数据仓库的,如何挖掘出XML形式的数据成为研究的热点问题。由于XML文档是一种半结构化数据,使用传统的数据挖掘方法对XML数据进行挖掘是不适用的。提出了一种基于粗糙集理论的XML挖掘模型,并进行了实验,结果表明利用粗糙集理论对XML数据挖掘是可行的。     

多层次规则挖掘的约略集方法

约略集理论是一种能处理数据中不确定和噪音的有效数学工具,是数据挖掘的重要方法．结合数据分类层次,提出了利用约略集理论挖掘多层次规则的方法,挖掘过程包含约减的求解、等价类的构造、差别矩阵的建立、规则的挖掘４个阶段,并举例说明了多层次规则的挖掘过程．     

基于粗糙集的关联规则数据挖掘在层流冷却中的应用

卷取温度过程控制主要是通过传统数学模型进行描述,而层流冷却过程是一个非常复杂的非线性过程,尤其是对于低温卷取的温度控制,难以用数学模型精确表达.以攀钢热轧板厂层流冷却系统实测数据为基础建立采样数据的决策表,运用粗糙集理论将采样信息表进行模糊语言化,依据适合实际应用的语言数据关联规则支持度和可信度,通过属性约简,剔除冗余规则,挖掘出隐含的关联规则,通过动态的模糊模型的建立,优化传统层流冷却数学模型.实测数据运算表明,该方法可以将原模型的卷取温度控制精度提高1%~2%,具有很好的应用前景.     

基于粗糙集的模糊模型辨识方法

提出了一种基于粗糙数据分析的模糊模型辨识方法·二值化数据过滤和决策表的简约算法是该方法的两个关键点·通过将传统的决策表转化成二进制决策表,并采用二值化数据过滤技术,可以同时简化决策表的属性和属性值·通过决策表的简约算法,从决策表中提取出重要的属性和关键的属性值,从而得到了输入空间的模糊最优化分,进一步得到模糊模型的前提结构和参数·利用这种方法以一组经典数据为背景建立了岩石边坡工程中边坡稳定性分析的模糊模型,仿真结果说明了该方法的有效性     

应用粗集理论的数据库知识发现

要从数据量庞大的大型数据库中发现知识，就不得不考虑学习算法的效率。将粗集理论应用到数据挖掘中，实现了从数据库中自动抽取与给定的学习任务相关的属性，能有效地发现简练、贴切的知识，并给出了这一应用的理论基础和实现算法。     

知识发现中概率统计与粗集方法的比较

对知识发现中,概率统计方法与粗集理论方法在评价系统参数的重要性,分类隶属度与条件概率,输入条件与决策结果的依赖关系等方面进行了比较, 提出了将概率统计方法和粗集理论相结合,由确定性粗集的近似空间扩展到了不确定性的概率粗集的近似空间,为确定性和不确定性知识表达系统提供一个统计粗集模型。     

粗糙集理论在大坝安全监测数据处理中的应用

介绍粗糙集基本理论,建立基于大坝实测资料的以上游水位、下游水位、降雨量和气温为条件属性,以垂直位移测值为决策属性的决策表,首先采用布尔推理算法对决策表进行离散化,然后采用Rosetta软件进行约简,从中寻找决策规则,并以此为依据,进行垂直位移测值预测,所得结果与实测值吻合较好.实例分析表明影响大坝垂直位移变化的主要是温度和上游水位.     

基于粗糙集理论的复方拆方研究

粗糙集理论是一种新的处理模糊和不确定性知识的数学工具，其主要思想就是在保持分类能力不变的前提下，通过知识约简，导出问题的决策和分类规则．因此，将粗糙集理论引入复方拆方，将有助于从复方配伍的动态性和不确定性的本质上去深入而确切地开展方剂配伍规律的量化研究，从而改变药味与药效之间的分离状态．     

覆盖粗糙集的一般化

在近似空间中给出了基于最简覆盖的等域关系定义,证明了它是论域上的一个不可区分关系·由此,覆盖粗糙集转化为经典粗糙集,使得经典的粗糙集理论的应用范围得到了进一步的扩展·举例说明了一般化方法既能化覆盖粗糙集为经典的粗糙集,又提高了一个集合的近似程度·还给出了基于覆盖的近似空间中的信息处理过程的模型,该模型应用了WilliamZhu和Fei YueWang提出的覆盖约简的方法和技术来消除冗余数据,又可以使覆盖粗糙集转化为经典的粗糙集·     

粗糙集理论中粗糙函数定义的改进及粗糙导数性质的证明

对二元、n元粗糙函数、k阶粗糙导数的定义进行了改进,给出了一元、二元粗糙导数的性质,并对一元、二元、n元粗糙导数的性质给出了较详细的证明.     

模糊粗糙集的格结构

定义了模糊集合的上、下近似算子，讨论了其代数结构.证明了模糊粗糙集理论中全体可定义集合构成一个完全分配格，给出了生成这一完全分配格的元素的集合并讨论了其基本性质.     

基于模糊集和粗糙集的关联规则挖掘策略

提出了一种对原始数据先进行模糊聚类,再提取规则的基于模糊集和粗糙集技术的关联规则挖掘策略,可以在一定程度内减少噪声数据的干扰,消除数据对象中的冗余属性,有利于提高规则挖掘的有效性．