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柔性逻辑在数据挖掘中的应用研究

发布时间:2021-09-18 17:11
  数据挖掘是从海量的、没有固定规律的、不完整的数据中抽取尚未被发现的、有一定价值的信息和知识。粗糙集理论在数据挖掘中已有广泛应用,它能够通过基于分明集合(标准逻辑)的上下近似来表示和处理不精确、不确定的问题,但它只能针对离散化数据进行,对连续的数据则需要进行离散化后再进行处理,这也限制了粗糙集理论的应用范围。柔性逻辑是在标准逻辑和各种非标逻辑基础上发展出来的,可针对各种不确定性、不精确性、模糊性以及不完全性进行连续的信息处理。正是由于柔性逻辑和粗糙集都是针对不确定性的,这给二者的结合带来了可行性与便利性,也给连续型属性数据带来了新的处理方法。本文尝试把柔性逻辑和粗糙集理论结合起来,探索研究了不可分辨关系和容差关系的改进及将其应用在属性约简中的方法,并使用实验数据对其在数据挖掘过程中的应用进行了验证,取得了如下研究成果和创新:(1)提出了完备信息系统中的连续属性的柔性逻辑处理方法。在数据挖掘过程中,当信息系统中属性连续的情况下,一般先要将连续属性离散化,然后应用粗糙集理论的有关算法来处理这些数据。如此在整个数据挖掘的过程中会增加离散化的步骤、时间和误差。而柔性逻辑既可以处理离散数据,也可以... 

【文章来源】:北京邮电大学北京市 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】:140 页

【学位级别】:博士

【部分图文】:

柔性逻辑在数据挖掘中的应用研究


图2-1数据挖掘过程图??2.?2粗糙集理论简介??

基模型,泛逻辑,泛逻辑学,平均运算


北京邮电大学工学博士学位论文中心蕴涵运算?/〇c,>〇=/(;c,_y,0.5,0.5)??—尤+少))中心等价运算?g(x,_y)?=?0(;c,_y,〇.5,〇.5)??——Qi?—?1? ̄\x—y\?)中心平均运算?)中心组合运算?e]中广[*]是[0,1]区间的限幅函数,??r1?[x+少一e]?—?min(?1?,max(0^c+>,—e))?泛逻辑学中各种命题连接词的中心算子是它的运算模型的基模型。??

属性约简,区分矩阵,不可分辨关系


?约SIX?lUChjtl^Ul),?K?ix4i?ty?(??3)?,?fiftdy?(??A)?I,?(OiUvokCU)f?twp??图3-2基于新不可分辨关系的区分矩阵的属性约简结果??55??

【参考文献】:
期刊论文
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博士论文
[1]基于广义相关性的多Agent交互作用研究[D]. 王澜.西北工业大学 2006
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[4]命题泛逻辑的演算理论及推理研究[D]. 马盈仓.西北工业大学 2006
[5]广义智能系统柔性超拓扑空间模型研究与应用[D]. 鲁斌.西北工业大学 2003

硕士论文
[1]基于语义相似度的中文文本相似度算法研究[D]. 金希茜.浙江工业大学 2009
[2]基于泛逻辑学的概率逻辑算子的研究[D]. 许海洋.首都师范大学 2006
[3]基于泛资源及泛逻辑的企业模型体系研究及其应用[D]. 吴剑威.江南大学 2005
[4]命题泛逻辑学的包容性研究[D]. 王华.西北工业大学 2004



本文编号:3400522

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