基于粗糙集的知识发现系统及其应用

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1、中国协和医科大学基础医学研究所硕士论文摘要数据挖掘研究如何从大量的数据中智能地、自动地提取出有价值的知识和信息，是当前相当活跃的研究领域。近年来，随着我国生物医学数据采集和存储系统的快速发展，知识自动获取的相对滞后已经成为制约医学信息技术进一步发展的“瓶颈”。因此，研究适用于生物医学领域的数据库知识发现系统，具有理论意义和重要的实用价值。本课题首先在分析了数据生理学意义的基础上，结合具体应用要求，建立了面向不同用户的中国人生理心理常数数据库网站的实验平台。该数据库由北京地区生理心理子数据库和北京地区营养子数据库两个部分组成。本课题开发了基于粗糙集理论

2、的数据挖掘平台。该平台采用了模块化的设计思想，包括数据预处理、属性约简、生成规则三部分。利用中国人生理心理数据库为数据源，在数据挖掘平台上进行了呼吸系统数据挖掘实验，得到了以下三条关于肺活量的规律：1)年龄较大的群体，肺活量较低。2)体重较轻的男性，肺活量较小。3)肺容积为25％时的呼气流速较小时，肺活量较小。前两条规律与教科书一致，第三条有待生理学实验进一步证实。作者用统计学方法，对数据分别进行了单因素和多因素的分析。单因素分析的统计结果和粗糙集分析结果一致；而相比于多因素分析的统计结果，粗糙集方法得到的结论更符合以往的认识。数据挖掘实验说明本文所

3、使用的粗糙集方法，在分析具有多因素作用的数据时，具有一定的优势。数据挖掘研究正处在起步阶段，数据挖掘本身以及其在医学领域中的应用还有许多问题值得探讨，本文的研究工作是一个尝试，相关工作还有待进一步深入。[关键词】数据挖掘，粗糙集理论，属性约简，生物医学数据库中国协和医科大学基础医学研究所硕士论文摘要AbstraetDatamining(DM)，anewgenerationoftoolsandtechniquesforautomaticandintelligentdatabaseanalysis，isallactiveareainscientificr

4、esearch．Recently，knowledgeacquisition，whichdevelopscomparativelyslow，hasbeenabottleneckwiththedramaticdevelopmentofbiomedicaldatacollectionandstorage．Todealwiththischallenge，DMtechnologieswerestudiedandappliedtodiscoveringknowledgefrombiomedicaldatabaseinthispaper．First，basedon

5、theanalysisofthephysiologicalexplanationtothedataandthespecificdemandofapplication，ChinesePhysiologicalandPsychologicalConstantDatabaseswereestablishedtoservevarioususers．Thedatabaseswerecomposedoftwosub．databases：thephysiologicalandpsychologicaloneandthenutritionalone，bothwith

6、samplesfromBeijing．Then，Onthebasisoftheroughsettheoryasoftwareplatformwasconstructedforconductingdataanalysis．Theexperimentalsoftwareplatformconsistedofthreemodules：datapreprocessing，attributereductionandrulesproducing．Afterthat，theplatformwasusedtostudytherespiratorysystembase

7、donChinesePhysiologicalandPsychologicalConstantDatabases．Threephysiologicalrulesofvitalcapacityweredrawnfromthedatabasesbyroughsetbaseddatamining：(1)Thosewhoseagewereolder，hadlowervitalcapacity．(2)Thosewhoseweightswerelighter，hadlowervitalcapacity．(3)Thosewhohadhighervelocityof

8、exhalingatthe25％lungvolume，hadlowervitalcapacity．Thefi