氣象數(shù)據(jù)上的粗糙集屬性約簡算法研究.pdf

1、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在的規(guī)律，提取出有用知識的方法和技術(shù)。粗糙集理論是一個有效處理不確定性數(shù)據(jù)的數(shù)學(xué)工具，粗糙集理論不需要任何附加的信息或先驗(yàn)知識，就能有效地分析和處理不精確、不完整和不一致的數(shù)據(jù)，并從中發(fā)現(xiàn)隱含的知識，揭示潛在的規(guī)律。將粗糙集理論應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域，可對知識進(jìn)行有效挖掘。
　　 本文在農(nóng)作物產(chǎn)量受氣象條件的影響和制約的不可爭辯的事實(shí)下，大量積存的相關(guān)數(shù)據(jù)沒有得到充分而有效的利用的前提下，結(jié)合農(nóng)業(yè)和氣

2、象兩個方面的相關(guān)領(lǐng)域知識，通過改進(jìn)已有的粗糙集屬性約簡算法，對氣象數(shù)據(jù)屬性進(jìn)行屬性約簡，以便利用約簡后的屬性建立直接有效的規(guī)則，實(shí)現(xiàn)對農(nóng)業(yè)作物產(chǎn)量的分析和預(yù)測，得出有關(guān)的規(guī)則和信息，以便能更好的應(yīng)用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，提供更好的決策。
　　 本文的主要工作有：
　　 1.本文對粗糙集理論及粗糙集下的屬性約簡算法進(jìn)行了系統(tǒng)研究，通過對現(xiàn)有的屬性約簡算法進(jìn)行分析，得知現(xiàn)有的屬性約簡算法在屬性約簡速度和約簡精度上都存在著一定的不足，有

3、著很大的改進(jìn)空間。
　　 2.通過對粒計(jì)算下的粗糙集模型的研究，發(fā)現(xiàn)粒計(jì)算理論中信息粒的概念對知識的區(qū)分與生成有很大的作用，可以利用來進(jìn)行屬性約簡算法的改進(jìn)。由此通過利用信息粒度對屬性重要性概念的補(bǔ)充對粗糙集屬性約簡算法進(jìn)行改進(jìn)，以期提高屬性約簡的精度。
　　 3.進(jìn)一步結(jié)合農(nóng)業(yè)領(lǐng)域知識，針對農(nóng)業(yè)產(chǎn)量的實(shí)際需求提出了適合于農(nóng)業(yè)產(chǎn)量預(yù)測領(lǐng)域的屬性約簡算法。通過對氣象數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證算法的可行性。
　　 4.在對屬性