文档介绍：要摘在信息技术和数据库技术高速发展的今天,数据成了人们工作和生活中必不可少的一部分,然而要从海量数据中提取出有用信息却很困难。数据分类作为一种重要的数据分析技术,可以用于提取描述重要数据类的模型和预测未来的数据趋势,帮助人们总结出数据中隐含的规律,为业务决策和战略发展服务。论文首先介绍了粗糙集理论,并引入了一种基于属性重要度的粗糙集属性约简算法,它能有效地消除冗余信息,达到为输入变量降维的目的。其次,针对多分类问题设计了一个基于动态阈值的神经网络分类器,此分类模型采用了与传统模型不同的动态阈值函数,可以有效提高分类器的泛化能力。另外,还结合理论指导和实际的试验仿真对神经网络的隐层数及其节点数进行了优化设计,采用具有双隐层的神经网络作为分类器模型的核心。最后,通过分析粗糙集和神经网络的特点,取长补短,把二者有机地结合在了一起,使用粗糙集作为分类器模型的前端处理器,约简输入变量,达到了科学电影票房预测是一个典型的非线性问题,通过将其转化成一个分类问题,可以使问题简化,即把影片根据其票房收入的高低划分成了龅荡危げ獾哪康木褪前延捌到相应的类别里面。‘在成功建模的基础上,确定了影响影片票房高低的因素作为输入变量,然后通过统计的方法确定了其初始值。最后运用所设计的分类器模型解决了该票房预测问题。通过与决策树、支持向量机、绲确椒ǖ谋冉辖峁砻鳎诙值的神经网络分类器具有更好的预测精度、稳定性以及泛化能力。基于粗糙集的属性约简对分类器的输入变量进行了科学合理的降维,其与神经网络分类器的有机结合取得了良好的效果,预测性能明显优于其它分类模型。关键词:数据分类;粗糙集;神经网络;动态阈值;票房预测选择变量的目的,提高了模型的分类性能。大连理工大学硕士学位论文
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瑃籇,.瞖,琣狥基于粗糙集与神经网络的数据分类研究及应用產產,.籒,.;’.瑃’,疭,——
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作者签名:钤挑学位论文题目:整墨塑:毽建壶谴丝因蕴堑查遗盗参蟹墨蘨蛰大连理工大学学位论文独创性声明日期:皇驼辍还月三三日作者郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下进行研究工作所取得的成果。尽我所知,除文中已经注明引用内容和致谢的地方外,本论文不包含其他个人或集体已经发表的研究成果,也不包含其他已申请学位或其他用途使用过的成果。与我一同工作的同志对本研究所做的贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。
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绪论课题的研究背景个分类函数或构造出一个分类模型捶掷嗥鳌!狢。该函数或模型能够把数据近十几年来,随着信息技术的迅猛发展,产生和收集数据的能力大幅度提高,千千万万的数据库被用于商业管理、政府办公、科学研究和工程开发等等。为了充分利用这些数据为其业务决策和战略发展服务,数据挖掘和知识发现技术应运而生,并蓬勃发展,越来越显示出其强大的生命力。数据挖掘是一种决策支持过程,技术基础是人工智能。人工智能是通过使用计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为,从而高效率地解决现实世界存在的问题。目前数据挖掘主要利用人工智能中的一些算法和技术,包括人工神经网络技术来进行未来趋势的分析预测、模式识别、分类和聚类等。数据挖掘的两个基本目标往往是预测和描述。预测涉及到使用数据集中的一些变量或域来预测其它我们所关心的未知或未来的值【啤预测是决策的前提,任何成功的决策都离不开科学的预测。而预测作为决策的前提和基础,对最终决策选择方案起着至关重要的作用,因而也是人类生存和发展的一项重要活动。预测是一门研究未来的科学,是根据一定事物的运动和变化规律,用科学的方法和手段对该事物的发展趋势和未来状态进行估量,作出定性或定量的评价。它从过去和现在己知的情况出发,研究某一事物当前已知因素与未来某些可确定因素之间的关系、寻求事物的发展规律,利用一定的方法或技术去探索或模拟不可知的、未出现的或复杂的中间过程,推知其未来发展的趋势ㄋ健⒎较颉⑼揪丁⑹毕蕖⑺俣燃捌淇能性等5鼻爸贫ü婊⒔芯霾咛峁┮谰荨<蜓灾げ馐歉菽骋皇挛锕サ发展现律研究其未来的发展趋势,以调节当前行动的一种理论和方法【俊分类是数据挖掘的一种非常重要的方法。分类的概念是在已有数据的基础上学会一库中的数据纪录映射到给定类别中的某一个,从而可以应用于数据预测。要构造分类器,需要有一个训练样本数据集作为输入。训练集由一组数据库纪录或元