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《江苏科技大学》 2013年
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基于粗糙集的神经网络在数据挖掘中的应用研究

储兵  
【摘要】:早在上世纪八十年代初期,美国未来学家John Naisbitt在其首部著作《Megatrends》中提到:“人类正被信息淹没,却饥渴于知识。”计算机硬件的快速发展为人类提供了大量的数据采集工具和存储设备;数据库技术的成熟与普及已经使人类积累的数据量以“J”型曲线趋于直线式的增长;互联网技术的出现与发展已经将整个世界连为一体,人们可以穿越时间空间在网上进行信息的交换和工作。在这个信息爆炸的时代,面对着浩瀚无垠的信息世界,人们渴求一种去粗取精技术将庞大的数据转换成需要的知识表达出来。数据挖掘(Data Mining,DM)就在这样一个时代背景下应运而生。 数据挖掘常采用的算法及理论有粗糙集(Rough Sets)理论、人工神经网络(Artificialneural networks)、决策树(Decision trees)、遗传算法(Genetic algorithms)、聚类(Clustering)、分类(Classification)等。 粗糙集理论是1982年由Z.Pawlak提出的通过不可分辨关系或者不可分辨类确定没有给定某些特征或者属性情况下的近似区间,从而确定内部属性一些关系的工具。在处理大数据量、消除冗余信息等方面,粗糙集理论有着很好的效果。所以粗糙集在数据挖掘领域的应用有着广泛的发展前景和应用价值。但是,由于粗糙集理论对错误描述的确定性机制过于简单,所以对对象的噪声比较敏感。 人工神经网络由于鲁棒性强,分类精度高,对噪声数据不敏感等优点,在机器学习、模式识别等领域得到了广泛的应用。然而,神经网络面对数据挖掘中的高维和超大规模问题,其学习的速度缓慢,易造成网络训练过度,规则生成方面较差等表现出的缺陷更为明显,原有的神经网络算法在效率和可扩展方面都会出现一些问题。 针对以上问题,提出了一种融合了RBF神经网络和粗糙集理论的数据挖掘新方法,应用于大型数据库中挖掘分类的规则。人工神经网络中的BP神经网络在数据挖掘中应用广泛,但我们在实际中通过神经网络的数据预处理方法的对比,发现RBF神经网络收敛速度更快、精度更高、可靠性更强。故本文将采用RBF神经网络对数据进行训练。其主要的思想是首先利用RBF神经网络优点通过网络的训练和学习剔除重复数据和干扰数据,把经过处理的数据传递给粗糙集进行进一步的属性约简和规则抽取,得到最终的挖掘知识。 本文将融合了RBF神经网络与粗糙集的数据挖掘方法应用于开发区高新技术企业参数数据挖掘中,同时将对比未用神经网络处理的粗糙集数据挖掘方法,验证了该方法的优越性,有效性。
【学位授予单位】:江苏科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2013
【分类号】:TP18

【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国硕士学位论文全文数据库 前1条
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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10 马小平;金珠;;基于云和蚁群优化的煤与瓦斯突出区域预测分析[A];中国自动化学会控制理论专业委员会D卷[C];2011年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 冷欣;船用增压锅炉汽包水位预测控制方法研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
2 殷志伟;基于统计学习理论的分类方法研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
3 于翔;基于网格的数据流聚类方法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
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5 陈得宇;基于MAS的智能电压控制系统研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
6 熊晶;海洋生态本体的建模方法研究及应用[D];中国海洋大学;2010年
7 郭瑛;基于事件触发的无线传感器网络关键技术研究[D];中国海洋大学;2010年
8 朱松;随机回归神经网络的动力学行为研究[D];华中科技大学;2010年
9 曾智刚;波浪运动升沉补偿液压平台关键问题试验研究[D];华南理工大学;2010年
10 詹跃东;质子交换膜燃料电池的综合智能协调控制研究[D];昆明理工大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 杨传宽;深基坑变形监控与信息化施工研究[D];河南理工大学;2010年
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【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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9 张国军;基于粗糙集的相对属性约简算法及决策方法研究[D];华中科技大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 仇丽青;粗糙集在数据挖掘中的应用研究[D];山东师范大学;2005年
2 盛立;基于粗糙集理论的数据挖掘方法的研究[D];山东师范大学;2006年
3 武岩;基于信息熵的属性约简算法研究与实现[D];长春理工大学;2004年
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【相似文献】
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 陈艳;粗糙集理论及其推广模型的研究[D];电子科技大学;2008年
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5 刘巧云;粗糙集在氧化铝种分数据分析中的应用[D];中南大学;2007年
6 张达;基于粗糙集理论的公交优先控制算法研究[D];广西大学;2007年
7 朱雅琼;基于粗糙集理论的金矿矿化信息挖掘与分析[D];武汉理工大学;2007年
8 张晓红;基于信息熵的粗糙集理论的研究和应用[D];安徽大学;2011年
9 解毅;基于直觉不确定粗糙集的智能电网故障诊断[D];东北大学;2010年
10 王璐;基于模糊覆盖的粗糙集理论研究[D];西安工程大学;2012年
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