不完备信息的系统中数据挖掘方法的研究

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1、摘要规则提取是数据挖掘中的主要内容之一，对不完备信息系统的规则提取的研究有助于人们获取更多的有用信息。粗糙集(RoughSet)理论是研究不完整、不确定问题的一种有效的方法，它具有不需要先验知识，忠实于原始数据的优点。它已被应用于数据挖掘的研究中。将经典粗糙集理论推广到不完备信息系统中，对不完备信息系统中的不可分辨关系进行定义，以推广的粗糙集模型作为研究不完备信息系统规则提取的基础。本文首先提出了在容差关系下的多变量决策树的改进算法，主要是在属性约简中结合了遗传算法，其次给出了基于限制非对称相似关系下的混合决策树的构造方法，以加权平均粗糙度作为选择混合变量检

2、验的属性选择依据，构造混合变量决策树，研究表明构造的新算法是有效的。关键词：不完备信息系统；加权平均粗糙度；限制非对称相似关系AbstractRulesextractionindataminingisoneofthemainelements，thestudyoftherulesextractioninincompleteinformationsystemhasagreatpracticalsignificance．RoughSetisaneffectivemethodtostudythetheoryofincompleteanduncertainquesti

3、on．Ithastheadvantageofnoaprioriknowledge，faithtotheoriginaldata．Ithasbeenappliedtodataminingresearch．Theclassicalroughsettheoryisextendedtoincompleteinformationsystems，todefinetheindiscernibilityrelationinincompleteinformationsystems，settinggeneralizedroughsetmodelastherulesofextra

4、ctedbasisofstudyinincompleteinformationsystems．Thispaper,firstofall，putforwardtheimprovedalgorithmthatismulti-variabledecisiontreeundertolerancerelation．TheattributereductionofthisalgorithmmainlyUSeSthecombinationofgeneticalgorithm，followedby,itispossibletochoosethefoundationofsdec

5、tingblendedvariablesbytheuseoftheweightedmeanroughnessandmakeblendedvariablesdecisiontreesundertheconstraineddissymmetricalsimilarityrelationoftheincompleteinformationsystems．Studiesshowthatconstructionofthenewalgorithmiseffective．Keywords：Incompleteinformationsystem；Weightedaverag

6、eroughness；Constraineddissymmetricalsimilarityrelation西安电子科技大学学位论文创新性声明秉承学校严谨的学风和优良的科学道德，本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果；也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切的法律责任。Ⅵ，

7、，Id本人签名：丝丞垒1日期2坌乜：Z：主关于论文使用授权的说明本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属西安电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件，允许查阅和借阅论文；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。同时本人保证，毕业后结合学位论文研究课题再撰写的文章一律署名单位为西安电子科技大学。(保密的论文在解密后遵守此规定)本学位论文属于保密，在年解密后适用本授权书。本人签名：鎏是圣)导师躲牡日期塑f!：!：i日期坦鲤!之丝第一章绪论当今社会已经进入

8、了网络信息时代，计算机与网络信息技术的飞速发展使得各