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《华北工学院》 2004年
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基于粗糙集理论的属性约简算法研究及应用

李银花  
【摘要】: 数据库技术已经从原始的数据处理,发展到开发具有查询和事务处理能力的数据库管理系统。进一步的发展导致越来越需要有效的数据分析和数据理解工具。粗糙集理论正是一种处理不确定、不一致数据的数学工具。本文的主要研究成果有以下三个方面: 1.提出了一种基于区分矩阵的属性约简算法ARDM 通过对基于区分矩阵的属性约简算法进行分析,找出影响时间效率的因素并将命题演算中的吸收率用于构造区分矩阵的过程中,从而去掉了在区分函数中不起作用的“重复”元素,提高了属性约简的效率。 2.提出了一种增量式属性约简算法 针对实际问题中数据库中的数据是不断变化的这一情况,以粗糙逻辑为基础,针对新加入的对象相对于原来的极小决策算法而言是全新的这种情况,提出了一种增量式属性约简算法,从而避免每次从庞大的原始决策表开始约简,实现了对原极小决策算法的更新与维护,提高了属性约简的效率。 3.依据上述属性约简算法,采用Visual FoxPro 6.0数据库管理系统,设计与实现了恒星光谱数据自动分类系统,实现了恒星光谱分类规则的自动提取。
【学位授予单位】:华北工学院
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2004
【分类号】:TP311.13

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