灰理論和集值信息系統(tǒng)知識發(fā)現(xiàn)的研究及在SCM中的應(yīng)用.pdf

1、知識發(fā)現(xiàn)是從數(shù)據(jù)庫中抽取和精化新的模式。信息系統(tǒng)是數(shù)據(jù)庫的抽象描述，是一個具有對象與屬性關(guān)系的數(shù)據(jù)庫。信息系統(tǒng)的知識發(fā)現(xiàn)問題本質(zhì)上是按照屬性特征將對象進(jìn)行分類的問題。面對巨型數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，以及數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)表現(xiàn)的多樣性，需要能夠識別出正確、新穎和有潛在應(yīng)用價值的模式?；谶@種思想，本文的工作首先是引入了集值信息系統(tǒng)以及在信息系統(tǒng)上進(jìn)行知識發(fā)現(xiàn)的工具——包含度。知識獲取是從大量屬性中尋求某些規(guī)則，而規(guī)則的前件與后件其實(shí)是一種包含關(guān)系，兩個規(guī)則是

2、協(xié)調(diào)的，是指兩個規(guī)則前件的相似度不超過兩個規(guī)則后件的相似度，因此，可以用包含度建立兩個規(guī)則之間的協(xié)調(diào)度，作為屬性重要性的一個度量指標(biāo)。有了集值信息系統(tǒng)和包含度，就已經(jīng)可以開始進(jìn)行知識發(fā)現(xiàn)的工作了，但是這其中還有問題存在。本文研究了集值信息系統(tǒng)的知識發(fā)現(xiàn)過程，發(fā)現(xiàn)由于集值信息系統(tǒng)本身的不足使得包含度的計(jì)算過于粗略，這造成了知識發(fā)現(xiàn)精度不高，顯得其不適合解決不確定性程度較高的問題，從而影響了其知識發(fā)現(xiàn)的應(yīng)用價值。為解決這個問題，本文又引入了

3、灰色系統(tǒng)理論，這一研究數(shù)據(jù)不確定性的利器。灰色系統(tǒng)理論是研究少數(shù)據(jù)不確定性的理論，即灰色系統(tǒng)理論是針對既無經(jīng)驗(yàn)，數(shù)據(jù)又少的不確定性問題，也就是“少數(shù)據(jù)不確定性”問題提出的。在研究中，結(jié)合集值信息系統(tǒng)的特點(diǎn)，本文選擇了灰關(guān)聯(lián)度，一種描述序列之間聯(lián)系緊密度的數(shù)量表征，它具有整體性測量的特性，來改善集值信息系統(tǒng)知識發(fā)現(xiàn)中包含度的計(jì)算。在完成理論部分的工作之后，本文在實(shí)踐領(lǐng)域也展開了工作，將本文的研究成果應(yīng)用于SCM系統(tǒng)之中，并解決了其中實(shí)際的