开题报告——基于数据挖掘的多尺度决策服务

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1、基于数据挖掘的多尺度决策服务一、研究目的与意义人口和计划生育工作在经济和社会建设中处于基础地位⑴，而信息化是当前人口计生事业发展的优先领域，需实现跨越式发展⑵。国家重点建设电了政务项冃“人口宏观管理与决策信息系统(PADIS)—期工程”通过对人口的数量、素质、分布、就业、健康、迁移、贫困等关系国民经济和社会发展重大问题的综合监测与分析，为科学地制定人口发展政策与规划提供了强有力的信息支持和科学依据⑶。河北省作为全国人口人省，总人口数达73,406,987,M屮冇龄妇女人数20,195,705,流动人口

2、数4,434,988⑷。为实现与国家人II信息系统PADIS的完美对接，白河北省开展人口和计划生育信息化工作以来，取得了引人注冃的成绩，其中“河北省全员人口统筹管理信息系统(PIS)”⑸己基本实现了全省人口数据的釆集、录入及基本业务管理等功能，走在了全国人口和计划牛育工作信息化的前列。该系统包括了从省级到村级的数万个单位用户，管理着全省7,340万人口个案信息，录入的全省个案人口信息总量达220GB,数据每天都在更新。河北省人口计生委以全省人口个案信息为基础，针对育龄妇女、流动人口、基层组织、男性公民

3、等不同的管理对象，共拓展了269个属性。其中仅育龄妇女便涉及209个属性信息，包括育龄妇女的附加信息、妊娠史信息、家庭子女信息、避孕史信息、女性生殖健康、违法生冇处理、奖励扶助、特殊扶助、救助公益金、独生了女奖金、优生优冇、婚姻史信息、季服务、社会保障信息、出生缺陷一级预防及生育关怀等方面。然而，仅有了人II基础数据还不足以为决策提供侑效支撑，因此应当借助有效的科学技术手段对基础数据进行整理、组织和分析，为现代人口发展研究和决策咨询提供支持，推进全国利谐社会建设及经济的良好发展。由于人口数据口身的多尺

4、度性，决策者对人口领域问题的决策往往也是多尺度的，主耍休现在时间上、空间上、层次上、行业上、人群或团体上。因此如何对人口基础数据进行多尺度挖掘对决策者制定适合现代人口发展的决策具有重要的指导意义，対数据挖掘理论的完善也有重要作用，亦将数据挖掘推向另一•个层次。二、国内外研究现状1多尺度决策研究现状在不同的学科领域，对尺度的概念都有不同的表述，如在地球空间科学领域，空间尺度至少有4个方面的含义⑹：制图尺度或比例尺、地理或观测尺度、作用尺度及测量尺度；在地理学、牛态学、水文学等学科领域，尺度主要分为空间尺

5、度和时间尺度⑺，此时可把尺度定义为研究某一物体或现象时所采用的空间或时间单位，或某一现象或过程在空间和时间上所涉及到的范围和发牛•的频率冈。多尺度决策(Multi-ScaleDecisionMaking,MDM),又称为多尺度决策理论(Multi-ScaleDecisionTheory,MSDT),是运筹研究领域的一种新途径何。多尺度决策是在管理和控制组织层次系统小连接时间尺度和组织尺度的有效决策方法W因为明智的决策者需要考虑在不同的时间和组织尺度(规模)的决策实沌的效果，所以多尺度决策是减少决策复杂

6、性和提高领域决策的有效方法问。多尺度决策融合了博弈理论I131(GameTheory).多Agent影响图(Multi-AgentInfluenceDiagrams)特别是依赖图网和马尔可夫决策过程I15](MarkovDecisionProcesses)来解决跨组织层次、时间、拓扑空间、地理空间、状态和规模屮的多尺度决策问题。多尺度决策研究主要涉及多尺度建模问、协同分布式问题求解岡及非集屮式决策""(DecentralizedDecisionMaking)等。在国外，Massachusetts大学、

7、VirginiaTech大学及TexasA&M大学近年来相继开展了多项多尺度决策的研究，专注于基丁•时问尺度和组织尺度的多尺度决策[17'19,oWernz(2007)提出了一个用于多尺度决策的椎架如，來帮助决策者在复杂的多尺度系统性质和组织参数的情况下做出有效决策。Chen(2011)等人针对重复子树、复杂结构、敏感噪声和其他经典决策树构造决策树算法，提出了基于多尺度粗糙集的决策树构造算法模型(21)。jussiMattila(2012)等人通过将遗传、符合分子结构、神经模型等信息融合，对病人、杰出

8、医牛相关数据进行多尺度建模，提出一个新的通用临床决策支持系统〔2役在国内，褚力霞(2008)进行了金融投资风险控制的多尺度决策研究，其研究结果表明，金融数据除了包含有时域信息外，还包含有尺度信息，正态分布的总体数据，在下次小波变换条件下，在各个尺度上保持稳定【2現陈海(2010)基于多Agent理论，构建了从地块到村庄的多尺度土地利用变化模型，提示微观层面不同尺度上土地利用变化的机制，定量分析了农户、农户群体、农户整体的土地利用的决策和相互作用凶)。上述