一种基于粗集理论与神经网络的综合数据挖掘算法

提出一种基于粗集理论与神经网络的综合数据挖掘算法,该方法既保证了挖掘过程的简洁,又保证了对挖掘结果的严格验证,提高了结果的精确度．     

基于HORAFA算法的改进增量数据挖掘算法

数据挖掘技术是机器学习、数据库和统计理论相结合的产物,具有较为广泛的应用前景.粗糙集理论是80年代初由波兰数学家首先提出的一种刻画不确定性和不完整性知识的数学工具.研究了基于属性频率的启发式属性约简算法,此算法提高了挖掘速度.     

基于神经网络进行数据挖掘的一种算法

本文对神经网络的数据挖掘方法进行了详细的研究,包括数据挖掘的工作流程、神经网络的基本概念和结构、实现的关键技术以及神经网络的应用,验证了算法的有效性和高效率性。     

一种新的基于幂集的数据挖掘算法

Apriori算法是经典的关联规则挖掘算法,主要缺点是可能产生大量的候选集和需要多次扫描数据库.从幂集运算的角度提出了一种新的关联规则挖掘算法P_DM算法,实现了只需要扫描一次数据库就产生所有频繁集.实验证明这种算法在中小规模数据挖掘上效率优于Apriori算法.     

基于粗糙集与BP神经网络的分布式数据挖掘算法

利用数据挖掘来提高网络中能量利用率是无线传感器网络(WSN)的一个重要研究方向.本文构建了基于粗糙集与神经网络相结合的无线传感器网络分布式数据挖掘算法.该算法用粗糙集对节点内的原始数据进行离散化与属性约简后得到的最简决策表训练BP神经网络,再将构造好的BP神经网络集成在每个传感器节点上.仿真结果表明,该算法可以降低数据维数,消除冗余数据、减少网络通信量、延长网络寿命.     

基于粗糙集的数据挖掘算法的研究

粗糙集理论是一种新的处理模糊和不精确问题的重要数学工具,是一种新的数据挖掘技术。本文主要研究基于粗糙集的数据挖掘的算法在规则提取阶段的应用。     

基于模糊神经网络进行数据挖掘的一种算法

通过对模糊神经网络和训练样本的构造,训练模糊神经网络使其达到一定的精度要求后,对网络进行裁剪.在网络隐层的激活和聚类后,提取规则的步骤,从而实现在数据库中获取有效知识的目的,并在应用中进行了仿真,验证了算法的有效性.     

基于粗糙集的数据挖掘算法的研究

本文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算法。首先对信息系统的数据加工泛化,构造其二进制可辨矩阵。对矩阵进行化简得到属性约简并生成规则。最后,结合银行申请信用卡的实例利用上述方法进行数据挖掘,消去冗余属性,抽取决策规则。     

一种基于遗传算法的数据挖掘新方法

文章首先对相关理论进行了概述,阐明了数据挖掘和遗传算法的产生与发展以及他们的相互结合,接着提出了BP神经网络的原理及其不足之处。然后提出了一种遗传算法和BP神经网络相结合的算法,并讨论了该遗传算法的编码方法、遗传算子的设计和适应度函数的构造,并把算法运用在数据挖掘技术中。     

基于粗糙集的数据挖掘属性约简算法研究

粗糙集理论是一种研究不完整、不确定知识处理的数学工具,属性约简是粗糙集理论的核心内容之一.阐述了粗糙集理论的基本思想,给出了一种启发式的最小约简算法,通过一个实例,分析说明算法的可行性和有效性.     

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。     

一种基于粗糙集理论的数据挖掘算法的研究

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算法.首先对信息系统的数据加工泛化,构造其二进制可辨矩阵.对矩阵进行化简得到属性约简并生成规则.最后,结合银行申请信用卡的实例,利用上述方法进行数据挖掘,消去冗余属性,抽取决策规则.     

基于概念层级和分层挖掘的非单调数据挖掘算法

引入概念层级和采用分层挖掘处理数据挖掘中的非单调性,提出了结合粗糙集和概念层级的非单调规则挖掘算法,以及基于混合知识模型和分层挖掘的非单调数据挖掘算法,通过一故障诊断实例,阐明了该算法的原理,并介绍了基于遗传算法的模糊规则自动生成和故障诊断神经网的构造。     

基于数据挖掘的自动化推荐系统算法

结合人工神经网络中的自适应共振理论(ART)及数据挖掘(Data Mining)技术来建构一个可自动聚类族群特征且能挖掘出关联特质的自动化在线推荐系统。探讨如何有效地运用数据挖掘技术从大量的数据库中挖掘出完整知识,以推荐适当的信息给使用者,帮助他们在浩大的信息流中找到真正需要、有用的文件或信息。整合ART及数据挖掘技术,并针对推荐系统的特性提出一种改进的ART算法(MART算法)。实例验证了算法的有效性。     

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.     

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．     

基于粗糙集的经济空间数据发掘与知识发现

为了获取区域经济发展的潜在规律和规则,提出一种处理经济空间数据库的信息方法,即利用粗糙集理论对经济空间数据库进行离散化处理后建立决策表,再通过对知识的简化和属性值的约简,从中进行数据发掘和知识发现.以此对江苏省2003年的部分经济指标数据进行了实证探讨.     

基于变精度粗集模型的定量数据挖掘算法

为了解决定量数据中存在噪音数据或数据不完整的问题，并能从这些定量数据中挖掘出有效规则，在变精度粗集模型(VPRS)的基础上，采用定量数据的模糊处理方法，研究了定量数据挖掘算法。该算法可以从定量数据中挖掘出更客观、有效的决策规则。     

基于模糊神经网络的高光谱数据挖掘方法

分析了高光谱影像的数据特性，应用模糊聚类方法构造模糊神经网络，并将其结合进数据挖掘，对高光谱数据进行数据处理。