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《西安电子科技大学》 2002年
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粗糙集约简算法在知识发现中的研究与应用

刘震宇  
【摘要】: 论文的主要工作是了解知识发现的体系结构,学习粗糙集理论的基本概念,研究基于粗糙集理论的约简算法在知识发现领域中进行数据约简和离散化两个方面存在的问题,开发用于粗糙集理论算法研究的实验平台。 本文通过在数据约简方面的研究,提出了对利用属性频率函数的启发式约简算法的改进算法——HORAFA—SVDM算法,以及这个算法的增量版本——HORAFA—IA算法。同时根据实验讨论了该类算法对于无核数据集所存在的需要大量时间求约简的问题,在这个问题的探讨中,本文结合上述利用属性频率函数的启发式约简算法提出了一个可以实现算法自适应的模型——HORAFA—A。 在离散化方面,将属性频率函数引入到NS算法中,提出了相应的约简算法,同时为了解决启发式约简算法在NS算法中存在的问题提出了新的概念——候选核和基于候选核的BCC算法。 最后介绍在这次研究工作中根据一些知识发现的原型系统开发的用于粗糙集算法研究的平台——RSDMES系统。
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