【摘 要】
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该文利用概念爬升的方法来解决属性值划分区间问题,通过分析属性值划分区间对数据挖掘结果的影响,利用粗糙集理论中关于属性依赖强度原理来控制概念爬升的程度,进而提出了一
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该文利用概念爬升的方法来解决属性值划分区间问题,通过分析属性值划分区间对数据挖掘结果的影响,利用粗糙集理论中关于属性依赖强度原理来控制概念爬升的程度,进而提出了一个划分属性值离散区间的算法,该算法的一个重要特点是它能同时解决删除冗余属性的问题.为了从标准离散符号数据中归纳出概括程度高的知识,在改进的粗糙集模型基础上,该文研究了生成候选集的等价类的交运算机制及排除冗余等价类的删除运算机制,进而利用递推的思想实现对数据的高度概括.该文利用邻近数值区间可以合并为一个区间的原理,采取多维空间数据聚类的手段,提出了一个规则约简的贪心算法,通过规则约简进一步提高了规则的解释能力.最后,在上述工作的基础上,该文研究了基于粗糙集数据挖掘的智能决策支持系统的体系结构,详细论述了数据挖掘系统的设计与实现,通过实例分析了数据挖掘技术在管理决策中的应用.论文研究成果解决了从不确定性数据及信息不完全数据中发现知识的问题,为数据挖掘技术在管理决策中的应用提供了更为广阔的应用空间.
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