【摘 要】
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该文主要对数据挖掘的相关技术与理论,如聚类算法、粗糙集理论、函数依赖、模拟退火算法等做了一系列的研究工作,重点研究了模糊关系数据库下的数据挖掘技术与理论.主要创新
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该文主要对数据挖掘的相关技术与理论,如聚类算法、粗糙集理论、函数依赖、模拟退火算法等做了一系列的研究工作,重点研究了模糊关系数据库下的数据挖掘技术与理论.主要创新性工作包括:1.在传统的基于相似关系的模糊关系数据模型基础上,该文提出一种基于距离关系的模糊关系数据模型.在这种模型中,该文首先给出了基于距离关系的模糊关系数据模型的描述和表达,其中包括标准化隶属系数的模糊数据向量表达方式以及距离关系的定义.2.该文给出了一种基于模糊关系数据库的粗糙集理论,称为Φ-粗糙集理论或Φ-RST,从而将经典的确定型粗糙集理论拓展到基于相似关系、临近关系或者距离关系的模糊关系数据库上.在Φ-RST中,传统的粗糙集理论中所有的概念,如信息系统、决策系统、不可分辨关系、上下近似集等,都得到了重新的定义和推演.并且,该文还给出了一种从粗糙集的观点来定义和判断近似依赖关系以及部分近似依赖的新的方法.3.该文对聚类算法还做了进一步研究.因为在对聚类算法的研究实验中,我们发现了许多传统聚类算法中的一个广泛存在但被忽略的问题,包括经典的K-means算法.这个问题就是,使目标函数值最小的真正聚类中心不一定都是通常被采用的平均中心,并且在某些情况下这两种中心点存在着不能忽略的差异.4.最后该文对模拟退火算法的计算效率进行了改进研究,提出了定向退火算法的概念以及两种实例算法.
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