基于粗糙集的時態(tài)數(shù)據(jù)挖掘研究.pdf

1、近年來,幾乎在各種領(lǐng)域都需要處理時態(tài)數(shù)據(jù),對時態(tài)的研究也涉及很廣.時態(tài)數(shù)據(jù)中包含著很多有用的信息,蘊含著許多潛在的事物發(fā)展的規(guī)律.為了進行預(yù)測,必須挖掘時態(tài)數(shù)據(jù)中隱含的、先前未知的、潛在有用的知識,以掌握事物發(fā)展的規(guī)律與趨勢.很多文獻給出了時態(tài)型、時間粒度的概念、定義和性質(zhì),但如何將這些性質(zhì)運用在實際應(yīng)用中,以便充分利用這些性質(zhì),提高數(shù)據(jù)挖掘的深度和廣度,這是一個需要解決的問題.本文提出的時態(tài)關(guān)系模式在這方面作了初步研究,在時態(tài)數(shù)據(jù)理論

2、上的定義、性質(zhì)和實際應(yīng)用之間建立了一個轉(zhuǎn)換的機制,并且運用了粗糙集理論對時態(tài)數(shù)據(jù)挖掘進行了研究.本文的第一章討論了粗糙集理論和時態(tài)數(shù)據(jù)挖掘的研究現(xiàn)狀,并給出了本文的研究內(nèi)容;第二章給出了與本文研究相關(guān)的粗糙集概念和性質(zhì);第三章論述了時態(tài)數(shù)據(jù)與時態(tài)知識表達系統(tǒng),第四章研究了基于粗糙集的時態(tài)數(shù)據(jù)挖掘的幾個算法,第五章給出了一個車流量統(tǒng)計分析上的應(yīng)用.本文獲得的主要成果如下:針對粗糙集理論在知識獲取上的特點,提出了時態(tài)知識表達系統(tǒng),并研究了時