不完備不協(xié)調(diào)決策信息規(guī)則挖掘.pdf

1、隨著數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)查詢和統(tǒng)計(jì)的高效實(shí)現(xiàn)早已成為可能。但很多情況下無法獲得潛在的關(guān)系和規(guī)則，缺少對(duì)數(shù)據(jù)潛在價(jià)值的認(rèn)識(shí)，從而導(dǎo)致“數(shù)據(jù)爆炸，但知識(shí)貧乏”。由此，知識(shí)規(guī)則挖掘技術(shù)便應(yīng)運(yùn)而生。通過知識(shí)規(guī)則挖掘技術(shù)可以從“數(shù)據(jù)礦山中找到蘊(yùn)藏的知識(shí)規(guī)則金塊”，將對(duì)我們?cè)斐蓧毫Φ臄?shù)據(jù)變?yōu)闉槲覀兯玫闹R(shí)。所以研究知識(shí)規(guī)則挖掘具有很大的現(xiàn)實(shí)意義。
　　經(jīng)典粗糙集理論是由Pawlak在1982年提出的,它不需要任何先驗(yàn)知識(shí)，只需要原始數(shù)

2、據(jù)就可以進(jìn)行屬性約簡和規(guī)則挖掘。粗糙集理論在數(shù)據(jù)挖掘和規(guī)則挖掘領(lǐng)域已被廣泛應(yīng)用。經(jīng)典粗糙集理論的研究對(duì)象是完備信息，它利用等價(jià)關(guān)系將對(duì)象劃分為上近似和下近似。然而，在現(xiàn)實(shí)生活中，由于數(shù)據(jù)測(cè)量的誤差或數(shù)據(jù)獲取限制等原因，使得數(shù)據(jù)不確定性現(xiàn)象大量存在，不完備與不協(xié)調(diào)是不確定性的兩種不同表現(xiàn)。不確定性是智能問題的本質(zhì)特征，無論是人類智能還是人工智能，都離不開不確定性的處理。利用經(jīng)典的算法來處理這些數(shù)據(jù)，會(huì)造成資源的浪費(fèi)，勢(shì)必會(huì)影響我們的決策，

3、造成信息失真。粗糙集理論擴(kuò)展后，才可以應(yīng)用到處理不完備和不協(xié)調(diào)信息的處理中?？傊R(shí)的不確定性問題成為決策信息系統(tǒng)的重要研究課題之一。
　　本文的主要研究內(nèi)容如下：
　　首先，總結(jié)了粗糙集的理論的特點(diǎn)、粗糙集的應(yīng)用，介紹了粗糙集理論的基本理論，歸納并介紹了不確定性數(shù)據(jù)的產(chǎn)生原因及三種常用不完備信息處理方法,并逐個(gè)分析了這三種方法的特性和適用范圍，最后,分別介紹了不完備和不協(xié)調(diào)信息系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀以及經(jīng)典不完備或不協(xié)調(diào)信息屬性

4、約簡的算法。
　　其次，對(duì)經(jīng)典粗糙集理論的知識(shí)約簡算法進(jìn)行了詳細(xì)的研究與分析，又分別介紹了在不完備信息系統(tǒng)和不協(xié)調(diào)信息系統(tǒng)下的信息處理方法，并對(duì)算法的優(yōu)點(diǎn)以及各自的局限性進(jìn)行了分析。
　　然后，經(jīng)典粗糙集模型是基于可利用信息的完整性的，忽視了信息缺失和不存在的情況?，F(xiàn)實(shí)中很多的不完備決策表是動(dòng)態(tài)的，新的數(shù)據(jù)會(huì)定期或不定期的添加進(jìn)來，針對(duì)不完備信息的處理問題，本章給出了不完備信息系統(tǒng)的經(jīng)典屬性約簡算法：基于正域關(guān)系和啟發(fā)式算法

5、，并對(duì)算法的優(yōu)缺點(diǎn)作了簡單介紹。在分析算法優(yōu)勢(shì)與不足的基礎(chǔ)上提出了新的屬性約簡算法，增量式規(guī)則挖掘算法的動(dòng)態(tài)更新方法適應(yīng)了規(guī)則的動(dòng)態(tài)變化，可以保持規(guī)則在動(dòng)態(tài)環(huán)境的一致性。首先對(duì)原決策表建立分布可辨識(shí)矩陣，獲得所有的分布約簡集，然后由分辨函數(shù)生成合取項(xiàng)，導(dǎo)出對(duì)應(yīng)的規(guī)則，該算法的優(yōu)勢(shì)在于引入了增量式的學(xué)習(xí)理念，避免了繁瑣的重復(fù)計(jì)算過程，并進(jìn)行了實(shí)例驗(yàn)證。最后與不完備信息系統(tǒng)下的正域約簡算法與啟發(fā)式算法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了本文所提算法的可行性。

6、
　　再次，分析了不協(xié)調(diào)信息系統(tǒng)三種經(jīng)典約簡算法優(yōu)缺點(diǎn),在總結(jié)以上算法的基礎(chǔ)上，本章采用最大分布約簡算法進(jìn)行屬性約簡，通過決策分辨矩陣和決策矩陣函數(shù)來提取決策規(guī)則，從而挖掘出不協(xié)調(diào)決策信息系統(tǒng)中具有可信度的隱含的規(guī)則。通過實(shí)例說明了該算法的有效性，并且在一定程度上彌補(bǔ)了信息系統(tǒng)知識(shí)匱乏的缺陷。最后通過與其他算法的對(duì)比實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了本文所提算法的可行性。
　　最后，是對(duì)本文所做工作的大體概括，針對(duì)本文研究內(nèi)容的不足，提出了今后的