模糊数据挖掘在决策支持系统中的应用

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1、2脱年9月山东师范大学学报(自然科学版)Sep.2仪活第21卷第3期JoumalofShandongNonnalUnivel15ity(NaturalScience)Vo1.21No.3模糊数据挖掘在决策支持系统中的应用拌王伊蕾1)李涛2)郭英林3)(1)鲁东大学计算机科学与技术学院，26础5，山东烟台2)鲁东大学现代教育技术教学部，却也5，山东烟台;3)山东师范大学北校区教务科，25∞14，济南矿第一作者27岁，女，助教)摘要论述了数据挖掘技术和数据仓库技术以及模糊理论和数据挖掘的结合及其发展.具体介绍了模糊数据挖掘及其步骤，并用一个具体实

2、例说明了模糊数据挖掘的优势所在.关键词决策支持系统;数据挖掘;模糊数据中圄分类号1P311当今社会是一个信息社会，对于某个企业来说历年来肯定积累了不少各方面的数据，但这些数据不一定是业务部门管理人员所需要的决策支持信息.自于0年代中期Keen和b位Morton创造的"决策支持系统DSS，，[ll一词作为用于管理的一种新型的计算机信息系统以来，DSS已经得到了迅速的发展，它已经成为各种学科领域十分活跃的研究课题.目前国内外虽然有很多决策支持系统，但是专门用于企业的D岱还是很缺乏的，而利用模糊数据挖掘对企业海量的数据进行挖掘的工作更是少而又少.这

3、就出现了企业工作效率低、适应用户能力差、把握市场变化能力小等问题，这些问题严重影响了企业的快速发展.因此本文提出了一种模糊数据挖掘的决策支持系统，解决上述问题.1基于数据仓库的数据挖掘第一个数据仓库比较经典的定义是Williamhunon[2]首先提出的.进入90年代后，信息技术界悄然掀起数据仓库和数据挖掘技术的研究和开发热潮，这为克服传统DSS存在的问题提供了技术上的支持，使DSS的发展跃上一个新的台阶，也为DSS开辟了一条新的途径.数据挖掘(Data阳回鸣)时，也可以称为数据仓库中的知识发现KDD(Knowled伊DiscoveryinD

4、atabase)，是从大量数据中提取出可信、新颖、有效并能被人理解的模式的高级处理过程.数据挖掘是当前业界的热门技术，已经在多个应用领域产生了巨大的效益.数据挖掘不一定需要建立在数据仓库的基础上，但是如果将数据挖掘和数据仓库协同工作，则可以简化数据挖掘过程的某些步骤，从而提高数据挖掘的效率.目前，数据挖掘技术正处在发展当中.数据挖掘涉及到数理统计、模糊理论、神经网络和人工智能等多种技术，技术含量比较高，实现难度较大.此外，数据挖掘技术还会同可视化技术、地理信息系统、统计分析系统相结合，丰富数据挖掘技术工具的功能.大部分情况下，数据挖掘都要先把

5、数据从数据库中拿到数据挖掘库或数据集市中.从数据仓库中直接得到进行数据挖掘的数据有许多优点，例如数据仓库的数据清理和数据挖掘的数据清理差不多，如果数据在导入数据仓库时已经清理过，那很可能在做数据挖掘时就没必要再清理一次了，而且所有数据不一致的问题都已经解决了.基于数据仓库的数据挖掘系统一般由以下六个层次组成:OLAP数据前端应用系统、OLAP数据库、数据采集、数据仓库、数据挖掘工具，知识解释和表示.2模糊理论和模糊数据挖掘(FDM)技术美国控制论专家ZadehLA于1%5年在Info!TIIationandControl杂志上首先发表了第一篇

6、关于模糊理论的论文间，模糊理论从产生开始就在数学领域以及许多领域得到了广泛的应用.从计算机却世纪4û年代产生开始，计算机科学和模糊理论的发展就联系到了一起，人们逐步地将模糊理论应用到计算机中来解决复杂的问题[5]数据挖掘是从大型数据库或者数据仓库中发现或者隐藏信息的一种技术.目前，其主要目的是帮助决策者寻找数据间潜在的关联，发现被忽略要素，并以这些模式为基础，自动做出决策和预测.数据挖掘可以揭示出非常有价值的信息，而这些信息是通过一般的查询化语言SQL所不能够察觉到的.但是数据仓库的容量越高，系统复杂性越高，相应的精确化能力就越低，也就是说模

7、糊性越强，因而仅仅靠复杂算法和推理并不能完全发现知识.在这种情况下，出现了模糊数据挖掘(fuzzydatamining).华东师范大学黄国兴教授做了一个利用某一地区气候的小型数据仓库进行模糊挖掘气候类型的应用案例[6]实践证明，该方法适合于各类数据仓库的数据挖掘.3FDM在DSS中的应用一个企业经过历年的经营肯定有海量的数据，这些数据已经成为企业管理和决策的宝贵资源，从这些数据中发现有价值的信息成为一项非常艰巨的任务.实际上，在挖掘过程中要想把这些数据精确地分类是不可能的，也没有必要.现实的分类往祷国家"863"高新技术资助项目(2003AA

8、1Z2320);烟台师范学院中青年自然科学基金资助项目(0441但)收稿日期:2刷-03-2244山东师范大学学报(自然科学版)第21卷往伴随着模糊性，所以用模糊理