数据挖掘中规则提取相关问题研究

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1、辽宁师范大学硕士学位论文数据挖掘中规则提取相关问题研究姓名：张丽平申请学位级别：硕士专业：计算机软件与理论指导教师：闫德勤20070101摘要信息时代的来临，带来大量的数据。这些数据中隐藏着许多重要的信息和知识。如何从表面数据中提取到深层次的、表现了事物内在规律的规则来进行预测或指导决策，是迫切需要解决的问题。数据挖掘『F是在这样的背景下产生的新的研究领域，是统计学、计算机科学、模式识别、人工智能、机器学习、数据库等多领域的交叉学科。规则提取是数据挖掘领域的一个重要课题。本文就数据挖掘中的规则提取问题进行了相关的研究。首先，讨论了连续属性离散化问题。连续属性

2、离散化是否合理决定着表达和提取相关信息的准确性。CHl2系列算法关联着统计学理论方法，有着重要的研究价值。在对CHl2系列算法中统计量x2应用意义讨论的基础上，提出了一种新的Intelgal—CHl2算法，能够更合理更准确的对连续属性进行离散化。其次，研究以免疫算法为工具对信息系统进行规则提取。在免疫算法中结合了小生境技术的共享机制，利用了共享机制中对资源的共享和竞争原理，体现了规则之间竞争与互补的关系。针对普通可信度度量方法的不足，提出了柔性可信度的概念和度量方法，能够获得更好的规则。最后，本文研究了从神经网络中进行规则提取的问题。神经网络是一种非常好的数

3、据挖掘工具，具有良好的非线性处理能力。但神经网络学习到的信息是蕴涵在大量的连接权中，很难被理解。本文提出了一种基于神经网络的、对信息系统进行规则提取的新方法。该方法是多项式级的，并且可以处理离散型变量。关键词数据挖掘；规则提取：连续属性离散化；免疫算法；神经网络AbstractThearrivaloftheinformationagewillundoubtedlyhaveaprofoundinfluence011ourlives．Itbringsextensivequantityofdatainwhichmanyimportantinformationand

4、knowledgehide．Howtogetdeepmlesfromdataistheurgentproblemwhichneedstobeworkedout．Rulesrepresentthehiddennatureofthings，andcanbeusedtOpredictormakedecisions．Dataminingisthenewresearchfieldagainstsuchbackground,isthecrosssubjectsofmanyareas，suchasstatistics，computerscience，pattemrecog

5、nition，artificialintelligence,machinelearning,database．Ruleexactionisthetraditionalproblemofdatamining,andisthecoreproblem，too．Thisarticleengagedinaseriousstudyoftheruleexactionproblem．Atfirst，thediscretizationofrealvalueattributesisdiscussed．Whetheradiscretizationprocessisreasonab

6、ledeterminestheaccuracyofexpressionandextractionforinformation．ThispaperdiscussedaseriesofChi2algorithm，pmposedanewIntegral·Chi2algorithmwithfordiscretizationofrealvalueattributes．Second,amethodofexUactingrulesfrominformationsystemusednicheimmuni哆algorithmbasedonsharingmechanismisp

7、roposed．Theprincipleofsharingandcompetingresourceinthesharingmechanismisconsistentwiththerelationofcomplementingandcontendingamongrules．Ordinarymethodsofconfidencemeasurehavesomeshortcomings．Newconceptionofflexibleconfidencejsintroducedinthisarticle．andthenewmeasuremethodofflexible

8、confidenceisproposed．Atlas