探井生產(chǎn)管理決策支持系統(tǒng)知識發(fā)現(xiàn)技術(shù)的研究.pdf

1、探井生產(chǎn)管理決策支持系統(tǒng)試圖應(yīng)用人工智能技術(shù)完成計算機智能輔助決策功能，以提高探井生產(chǎn)管理中決策的準確性和決策速度，降低探井生產(chǎn)成本。在該系統(tǒng)的研發(fā)過程中，由于專家知識獲取困難，因此，利用了知識發(fā)現(xiàn)技術(shù)從大量的勘探開發(fā)數(shù)據(jù)中獲取對輔助決策有用的知識規(guī)則，作為不完備的專家知識經(jīng)驗的補充。
　　 本文以探井生產(chǎn)管理決策支持系統(tǒng)為研究基礎(chǔ)，分析其數(shù)據(jù)特征和使用特點，研究選擇了更有效的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法，并針對已有的決策樹算法在系統(tǒng)中應(yīng)用存

2、在計算準確率低、多值取向等問題，結(jié)合粗集理論提出基于屬性加權(quán)和基于粗糙分類度兩利不同的決策樹算法，兩種算法從不同角度對決策樹算法進行改進?；趯傩约訖?quán)的決策樹算法利用屬性約簡進行屬性加權(quán)，根據(jù)不同屬性對決策影響程度的不同對屬性賦予不同的權(quán)值，在建立決策樹過程中選取權(quán)值最大的屬性作為分裂屬性。基于粗糙分類度的決策樹算法結(jié)合考慮了屬性分類精度和屬性之間依賴性對分類結(jié)果造成的影響。
　　 經(jīng)實驗證明，基于屬性加權(quán)和基于粗糙分類度兩種決