粗糙集在不完備信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘中的應用研究.pdf

1、1982年波蘭學者Z.Pawlak提出了粗糙(Rough)集.它是一種處理不精確和不完備信息的數(shù)學工具,而且不依賴于數(shù)據(jù)集之外的任何附加信息.經(jīng)歷了近20年的發(fā)展,已經(jīng)在理論和應用上取得了豐碩的成果.數(shù)據(jù)挖掘是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的數(shù)據(jù)中,提取隱含在其中的、人們事先不知道的但又是潛在有用的信息和知識的過程.對一些含有不完備信息的數(shù)據(jù),傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術無能為力,而粗糙集卻可以對這一類信息進行處理.作為集合論的擴展,

2、粗糙集理論的主要研究領域之一就是在信息不完備情況下的數(shù)據(jù)挖掘技術.該文主要針對粗糙集理論在不完備信息系統(tǒng)中的應用展開研究.提出了基于分辨矩陣和數(shù)據(jù)分析的兩種數(shù)據(jù)約簡模型,并對分辨矩陣算法做了改進,最后對這兩種模型進行了比較.基于粗糙集理論,該文利用JAVA語言實現(xiàn)了一個簡單實用的小型數(shù)據(jù)挖掘模型,該模型為B/S模式,面向互聯(lián)網(wǎng)應用.以一個實際的電力系統(tǒng)網(wǎng)絡故障診斷的實例進行檢驗,在電網(wǎng)故障中存在缺失和錯誤保護動作信號的情況下,該系統(tǒng)也能