多值信息系統(tǒng)與決策表知識約簡.pdf

1、數(shù)據(jù)挖掘研究如何從大量的數(shù)據(jù)中智能地、自動地抽取有價值的知識和信息,是當前人工智能中非?；钴S的研究領(lǐng)域.粗糙集理論是近年來發(fā)展起來的一種有效地處理不精確、不確定的軟計算工具,在機器學習、數(shù)據(jù)挖掘、智能數(shù)據(jù)分析、控制算法獲取等領(lǐng)域取得了很大的成功.該文在經(jīng)典粗糙集理論的擴充方面和決策表的知識約簡方面進行了深入的研究,并取得了很好的理論和實驗效果.因此,開展這方面的工作具有重要的理論意義和應(yīng)用價值.該文主要基于粗糙集理論和關(guān)系數(shù)據(jù)庫的結(jié)合以

2、及知識約簡在決策表中的理論和應(yīng)用研究.在不完備系統(tǒng)下的粗糙集理論的擴充方面,提出了一種類相似關(guān)系的粗糙集模型,該模型通過對域值的等價劃分,可對對象進行重新分類.在粗糙數(shù)據(jù)查詢方面,分析了各種粗糙查詢方法的優(yōu)缺點,提出了一種基于SQL語言的粗糙數(shù)據(jù)查詢方法,該方法可以提高查詢效率,減少存儲空間,具有較好的應(yīng)用價值.在知識約簡方面,提出了一種基于信息熵的決策表的知識約簡算法,該算法通過熵對屬性的重要性進行了有效的度量,經(jīng)過實際系統(tǒng)的運行測試