粒度計算理論及其在知識發(fā)現(xiàn)中的應用.pdf

1、在過去的數(shù)十年中，我們產生和收集數(shù)據(jù)的能力已經迅速提高。特別是作為全球信息系統(tǒng)的萬維網的流行，甚至已經將我們淹沒在數(shù)據(jù)和信息的汪洋大海中，并且迫切需要將這些數(shù)據(jù)轉換成有用的信息和知識。數(shù)據(jù)庫知識發(fā)現(xiàn)是從大量數(shù)據(jù)中提取有效的、新穎的、有潛在作用的、可信的并能最終被人理解的模式的處理過程。信息粒化的基本思想出現(xiàn)在許多領域，如粗糙集、模糊集、證據(jù)理論、聚類分析、數(shù)據(jù)庫、機器學習、數(shù)據(jù)挖掘等。從1979年L.A.Zadeh在世界上首次提出并討論

2、了模糊信息?；瘑栴}之后，信息粒化得到人們越來越多的關注。經過二十多年的發(fā)展，預計在不久的將來，粒度計算將會在軟計算、知識發(fā)現(xiàn)、數(shù)據(jù)挖掘中扮演越來越重要的角色。 本文跟蹤國際學術前沿，借鑒已有的軟計算理論成果，在以下幾方面做了深入的研究并且取得了創(chuàng)新性的成果。 (1)數(shù)據(jù)約簡是Rough集理論中的重要內容之一，也是難點之一。本文列舉了一種啟發(fā)式Rough約簡算法，然后作者提出了一種新的基于知識粒度的Rough約簡算法，并給