數(shù)據(jù)挖掘方法在智能決策支持系統(tǒng)中的應(yīng)用研究.pdf

1、智能決策支持系統(tǒng)是將人工智能技術(shù)引入決策支持系統(tǒng)而形成的一種新型信息系統(tǒng).人工智能技術(shù)中的基于知識的推理與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)是決策支持系統(tǒng)具有智能的關(guān)鍵,并且也是智能決策支持系統(tǒng)成敗的關(guān)鍵.數(shù)據(jù)挖掘處于智能決策支持系統(tǒng)的影響空間中,負(fù)責(zé)處理邏輯性質(zhì)的智能決策支持,因此數(shù)據(jù)挖掘在整個智能決策支持系統(tǒng)中處于最重要的地位.由于影響數(shù)據(jù)挖掘在實際應(yīng)用中的效果的優(yōu)劣的其最根本直接原因在于數(shù)據(jù)挖掘算法的效率低劣甚至錯誤,因此本文在著重認(rèn)真分析了常規(guī)的數(shù)據(jù)

2、挖掘方法的優(yōu)缺點(diǎn)之后,提出了基于不確定性知識的主觀貝葉斯網(wǎng)絡(luò)算法,并在一個知識庫系統(tǒng)中實現(xiàn)了上述主觀貝葉斯網(wǎng)絡(luò)算法.該算法能從不確定性的知識中作出快速、穩(wěn)定、高精度的推理.同時,從實際應(yīng)用角度出發(fā),真正地做到既定性又定量,獲取關(guān)聯(lián)規(guī)則,也即關(guān)聯(lián)知識.提出了基于網(wǎng)格的退火遺傳算法(GSAG),該算法的基本思想是利用網(wǎng)格在種群規(guī)模一定的情況下,能夠保證初始群體的遍歷性與多樣性,它主要用于初始群體的產(chǎn)生,基于網(wǎng)格的退火遺傳算法最大特點(diǎn):模擬退