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《合肥工业大学》 2002年
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基于粗糙集数据分析的智能决策支持系统研究

刘业政  
【摘要】: 智能决策支持系统(IDSS)是决策支持系统(DSS)引入人工智能技术后的产物,是目前DSS的前沿研究领域,数据挖掘是提高其决策支持能力的一种重要工具和手段,研究数据挖掘的相关理论与方法及其在IDSS中的应用具有重要的理论意义和实用价值。 数据挖掘是从大量的历史数据中发现隐含的、有潜在应用价值并最终能被人理解的知识的过程。在决策领域,人们所面对的数据往往具有不确定性和不完整性,从这类数据中发现知识是一个非常困难的问题。本文从数据挖掘的基本概念入手,分析数据挖掘过程中面对的不确定性问题的特点,在深入比较多种不确定性理论的优缺点情况下提出了应用粗糙集理论的解决方案,研究丁粗糙集理论的扩展模型及计算方法、数据预处理、知识约简、决策分析等问题。具体的研究内容如下: 1、粗糙集理论扩展模型。本文从对象的不可分辨关系出发,讨论了信息系统的经典粗糙集模型,并针对经典粗糙集模型存在的对噪音敏感等缺陷,提出了基于隶属度和微差距离的可变精度微差关系(VP-MD)模型,该模型不仅能够处理含有噪音的不完全信息系统,其结果也能反映大量数据所满足的统计规律,使粗糙集理论的应用范围更广、适应性更强。 2、VP-MD模型的计算方法。本文研究了基于VP-MD模型计算粗糙集理论所涉及的数字量和集合量方法,并针对最小属性约简和最小值约简这两个NP问题提出了基于属性上下文敏感度的启发式属性约简算法—CSBARK算法和基于值核的最小规则集求解算法。前者利用微差距离计算属性的加权特征差、利用互信息计算值差,从而求出各条件属性的上下文敏感度,该值既反映了对应的条件属性的重要性,同时还反映了该属性与其它属性的关联程度;后者利用值核在生成规则过程中的重要作用,结合推理过程中的逻辑关系求解最小决策规则集,并给出了规则的评价指标支持度和信度的计算方法。 3、本文从多方面研究了数据挖掘过程中的数据预处理问题: (1)连续属性离散化。本文将离散化问题转化为分割点的寻优问题,综合考虑多个属性之间的依赖关系,利用遗传算法寻找给定区间数的最优分割点,利用粗糙集理论的基本分类思想,删除冗余分割点。 (2)概念泛化。对常用的概念树爬升方法进行了改进,利用属性的分类能力控制概念泛化程度,防止过度泛化。 (3)空值估算。对于不完全信息系统,本文利用粗糙集扩展模型,在充分考虑数 合肥工业大学博士论文 摘 要 据相容性和属性依赖性的情况下,对缺失值进行了有效的估算,既防止了删除含有 空值的对象,使系统缺少典型性,又防止出现过多的、扩展的完全系统。 4、针对已获得的最小规则集和给定的新的决策对象,本文利用对象在规则集中 的满足情况研究了一种新的对象分类方法。 5、为了提高GDSS决策能力,本文提出了将粗糙集理论与层次分析法相结合的 思想,利用粗糙集理论所确定的属性间的依赖关系,分析应用系统运行所积累的大 量数据中各决策因素、决策者对决策目标的影响,构造具有完全一致性的个体判断 矩阵和综合判断矩阵,建立自学习系统,克服决策者主观因素对决策结果的影响。 6、在上述工作的基础上,本文研究了基于粗糙集数据分析(RSDA)的智能决策 支持系统的体系结构,详细论述了RSDA-DSS的设计与实现,该系统可根据用户的 定义完成多种粗糙集模型的数据分析方法;通过实例分析了RSDA在决策支持系统 方面的应用,同时将该系统应用于疾病治疗方案的优化,拓展了RSDA的应用领域。 论文研究成果在一定程度上解决了从不确定信息系统和不完全信息系统中发现 知识的问题,为RSDA在决策中的应用提供了更加广阔的空间。
【关键词】:数据挖掘 粗糙集数据分析 智能决策支持系统 知识约简 数据预处理
【学位授予单位】:合肥工业大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2002
【分类号】:TP399
【目录】:
  • 中文摘要5-7
  • 英文摘要7-9
  • 目录9-11
  • 插图目录11-12
  • 第一章 绪论12-18
  • 1.1 决策支持系统的发展过程及研究现状13
  • 1.2 决策支持系统存在的问题13-15
  • 1.3 基于数据挖掘的智能决策支持系统15-16
  • 1.4 文章的主要研究内容及结构安排16-18
  • 第二章 数据挖掘过程18-34
  • 2.1 数据挖掘概念及过程18-20
  • 2.2 数据挖掘过程中各阶段的任务20-25
  • 2.3 数据挖掘的过程驱动策略25-26
  • 2.4 数据挖掘目标26-29
  • 2.5 不确定性理论与粗糙集数据分析29-33
  • 2.6 本章小节33-34
  • 第三章 数据挖掘的粗糙集模型34-59
  • 3.1 经典粗糙集模型及计算方法34-46
  • 3.2 粗糙集理论的可变精度微差关系模型46-53
  • 3.3 典型粗糙集应用系统53-57
  • 3.4 本章小结57-59
  • 第四章 数据预处理59-77
  • 4.1 基于GA的连续属性集离散化分析59-64
  • 4.2 冗余分割点约简64-67
  • 4.3 基于粗糙集理论的概念泛化分析67-71
  • 4.4 基于对象相似的空值估算71-75
  • 4.5 本章小节75-77
  • 第五章 知识约简与决策算法77-87
  • 5.1 基于属性上下文敏感度的启发式约简算法77-81
  • 5.2 决策规则求解与评价81-84
  • 5.3 决策分析84-86
  • 5.4 本章小节86-87
  • 第六章 RSDA—DSS的设计实现及其应用87-103
  • 6.1 基于粗糙集数据分析的智能决策支持系统结构87-90
  • 6.2 RSDA—DSS的设计与实现90-92
  • 6.3 疾病治疗方案分析92-96
  • 6.4 集成AHP/RSDA的群决策支持系统96-102
  • 6.5 本章小结102-103
  • 结论103-105
  • 参考文献105-113
  • 攻读学位期间的主要研究成果和发表的论文113-114
  • 致谢114

【引证文献】
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【同被引文献】
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4 聂力;王翰虎;;一个基于粗糙集理论的分类规则学习算法[A];第十六届全国数据库学术会议论文集[C];1999年
5 王旭阳;王彤;李明;;基于粗糙集理论的分类规则挖掘方法[A];第二十二届中国数据库学术会议论文集(研究报告篇)[C];2005年
6 刘永红;薛青;郑长伟;;基于粗糙集理论的C4ISR评估方法[A];第13届中国系统仿真技术及其应用学术年会论文集[C];2011年
7 卓明;王丽珍;谭旭;;基于粗糙集近似集扩展的规则提取算法[A];第十七届全国数据库学术会议论文集(技术报告篇)[C];2000年
8 赵明清;陶树平;;基于模糊等价关系的粗糙集[A];第二十届全国数据库学术会议论文集(技术报告篇)[C];2003年
9 李千目;戚湧;张宏;刘凤玉;;基于粗糙集神经网络的网络故障诊断新方法[A];第二十一届中国数据库学术会议论文集(研究报告篇)[C];2004年
10 葛丽;傅彦;;粗糙集在科学数据属性约简中的应用[A];第二十一届中国数据库学术会议论文集(技术报告篇)[C];2004年
中国重要报纸全文数据库 前10条
1 杨小刚;多一些数据说话,少一些观念争论[N];第一财经日报;2008年
2 邹小丹;推出全新商务差旅数据分析[N];中华工商时报;2006年
3 本报记者  徐效鸿;指数连阳 板块与个股普涨[N];中国证券报;2006年
4 本报记者  徐效鸿;题材股逞强 复牌G股走弱[N];中国证券报;2006年
5 ;增长持续快速应用更趋多样[N];人民邮电;2005年
6 记者 徐琦;国家环保总局通报松花江水污染情况[N];中国环境报;2005年
7 严吕勇;从经验管理到数据管理[N];计算机世界;2005年
8 本报记者 徐效鸿;绩优绩差齐跌 板块表现平淡[N];中国证券报;2006年
9 惠正一;脑袋VS数据 精准计量营销将效果最大化[N];第一财经日报;2007年
10 北京市工商局副局长 罗文阁;深化年检数据分析 拓展企业年检功效[N];中国工商报;2007年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 刘业政;基于粗糙集数据分析的智能决策支持系统研究[D];合肥工业大学;2002年
2 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
3 马君华;粗糙集属性约简和聚类算法及其在电力自动化中的应用研究[D];华中科技大学;2010年
4 杨习贝;不完备信息系统中粗糙集理论研究[D];南京理工大学;2010年
5 纪霞;不完备信息系统中粗糙集理论的扩展研究与应用[D];安徽大学;2010年
6 刘洪波;汉语认知脑数据挖掘相关算法及应用研究[D];大连理工大学;2006年
7 乔梅;基于粗糙集和数据库技术的知识发现与推理方法研究[D];天津大学;2005年
8 赵佰亭;混合决策系统的粗集模型及在转台故障诊断中的应用[D];哈尔滨工业大学;2010年
9 丛蓉;作战指挥决策支持系统目标融合识别研究[D];大连理工大学;2010年
10 哈斯巴干;神经网络及其组合算法的遥感数据分类研究[D];中国科学院研究生院(遥感应用研究所);2003年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 李琴;基于粗糙集的商业智能决策的研究与应用[D];广东工业大学;2011年
2 邓耀进;基于粗糙集的知识约简及其在继续教育中应用的研究[D];湖南大学;2010年
3 杜蕾;序信息系统知识约简的优势关系粗糙集方法[D];济南大学;2011年
4 吕望;基于粗糙集的车辆超载自动检测方法研究[D];长沙理工大学;2010年
5 梁蒙;基于粗糙集的属性约简算法研究[D];河南大学;2011年
6 田静宜;基于粗糙集和神经网络的柴油机故障诊断研究[D];中北大学;2011年
7 于兴网;粗糙集属性约简算法在数据挖掘中的研究[D];重庆大学;2004年
8 雷明;基于粗糙集理论的决策表压缩[D];华北电力大学(北京);2010年
9 魏悦亮;粗糙集在数据挖掘不确定性问题中的研究[D];中国石油大学;2010年
10 袁晓娟;基于粒计算的双论域粗糙集模型研究[D];兰州大学;2010年
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