基于粗糙集理论的增量算法的研究和应用

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1、丫sli1ao基于粗糙集理论的增量算法的研究和应用基于粗糙集理论的增量算法的研究和应用摘要‘随着数据库技术的发展和应用，社会各部门积累了大量的数据，而且这些数据每一天都在增加。数据挖掘是发现这些数据背后隐藏的知识的有效手段，但是，如果在数据库更新之后都要对全部数据进行重新挖掘，需要消耗大量的资源，这导致对增量挖掘算法的迫切需求。把增量算法与数据库的更新结合在一起，渐增地进行知识的更新、修正和加强先前业己发现的知识，这样可以不必重新挖掘全部数据。粗糙集理论是数据挖掘的方法之一，它是处理模糊和不确定知识的一种数学工

2、具，已在人工智能与知识发现，模式识别与分类，故障检测等方面得到了较好应用。但是，目前基于粗糙集理论提出的数据挖掘算法主要都是针对静态数据集。考虑到实际应用的需求和粗糙集理论的现乡本文主要对粗糙集理论一夕的增量算法进行研究。广首先，介绍子两种典型的粗糙集理论的增量算法，分析其中的优点和缺点，指出了他们所存在的理论上的缺陷。然后，通过对ASRAI算法的介绍与分析，举出ASRAI算法的反例，提出增量算法1以用于克服ASRAI算法存在的缺点。实例结果表明它可以有效地处理本文中提出的反例。最后，引入了Shan算法，经分析

3、表明Shan算法与ASRAI算法是等价的。通过对Shan算法的研究发现:当添加某一类新记录时，运用Shan算法得出的结果可能出错，而且这种错误是无法克服的，只能运用静态算法对数据集进行重新计算。通过以上的分析表明增量算法1只能处理部分的反例，为此提出了增量算法2，实验结果表明改进效果良好。与此同时开发了一套粗糙集理论的系统原型，包含了部分的粗糙集理论的算法，并对本文提出的增量算法2进行了实验分析。子~一一关键词:粗糙集增量学习，增量算法，差别矩阵.数据挖掘第1页福州大学硕士论文StudyofRoughSetTh

4、eorybasedIncrementalAlgorithmsanditsApplicationAbstractWiththedevelopmentandapplicationofdatabasetechnology,largequantitiesof山tohavebeenproducedandarebeinginconstantincrementdailyineverysocialdepartment.DataMiningisanefectivetooltouncoverpotentiallyusefulkno

5、wledgebehindthosedata.Nevertheless,thelarge-sizeanddynamicnatureofthosedatarendersitimpracticaltoextractknowledgealloveragainfromscratchwhenevernewdataisinserted:Itwouldbeawasteofhardwareandsoftwareresources.Therefore,astudyofincrementalDataMiningalgorithmis

6、urgentlyneeded.IncrementalDataMiningonlymodifiesrulesetswhendatabaseisupdated,whichtakesadvantageofpreviouscalculationresultandpreventsknowledgeextractionfromtheverybeginning.RoughSetTheoryisaDataMiningapproachcapableofdealingwithincompleteandinaccuratedata,

7、andithasbeensuccessfullyappliedtoArtificialIntelligenceandKnowledgeDiscovery,PatternRecognitionandClassification,andFaultDetection.However,mostofcurrentRoughSetTheorybasedalgorithmstakestaticdatasetsasitssourceregardlessofthedynamicfeatureofdatasetsincurrent

8、informationsystems.Hence,weconsideritnecessarytotakeastudyofRoughSetTheorybasedincrementalalgorithms.First,weintroducetwotypicalRoughSetTheorybasedincrementalalgorithms,analyzetheiradvantagesand