文档介绍：摘要用信息的能力,远远不能满足实际的需要。虽然数据库管理系统可以高效地实自动地把数据转换成有用信息的技术和工具。需求是发展之母,数据库管理系统和人工智能中机器学习两种技术的发展和结合,促成了在数据库中发现知识庖恍录际醯牡月,在美国底特律召开的第届国际人工智能联合会议的专题讨论会上,首智能数据库、知识获取、数据可视化、高性能计算、专家系统等领域,内涵极为广泛,理论和技术上的难度也很大,从而使针对大型数据库的际跻时还难以满足应用的需要。于是,年的美国计算机学会嵋樘母拍睿蜗蟮匕汛笮褪菘饪闯墒谴娣庞屑值信息的矿藏,通过有效的知识发现技术,从中挖掘或开采出有用的信息。所谓数据挖掘也称为知识发现,是从大型数据库和数据中提供潜在价值的类等。各种模式各有侧重,其中有一些已经研究得较为成熟,研究成果也较多,如挖掘关联规则、预测方法和分类模式中的一些其他方法。而分类模式中关于粗集的挖掘技术目前研究的人还不是很多,相应的研究成果也较少。因而基于粗集的数据挖掘技术有很大的研究价值。粗集理论是针对不确定性问题提出问题的描述集合出发,通过不可分辨关系和不可分辨类确定给定问题的近似基于粗集理论的数据挖掘技术可以用来从大型数据库中挖掘出有用和用户感兴趣的知识来,解决现代企业中数据多而信息少的问题。从某种意义上说,通过粗集理论挖掘出的分类规则是系统通过自学习机制而产生的,因而可以解决知识自动获取的瓶颈问题。因此,研究基于粗集的数据挖掘技术有着重要的本文在总结和借鉴前人经验的基础上,对基于粗集的数据挖掘技术进行了面对信息社会中数据和数据库的爆炸式增长,人类分析数据和从中提取有现数据的录入、检索和维护等管理功能,但是却不能发现数据库中的关联和规则,也不能根据现有的数据预测未来的发展趋势。所以迫切地需要一种智能地、次提出是一门交叉性学科,涉及机器学习、模式识别、统计学、出了数据挖掘知识和规则的过程。数据挖掘技术有各种模式,如关联分析、分类和预测及聚的,它的特点是不需要预先给定某些特征或属性的数量描述,而是直接从给定域,从而找出该问题的内在规律。理论和现实的意义。基于粗集的数据挖掘技术及其应用研究
系统的研究。原来人们对粗集的挖掘算法的研究主要是针对相容决策表进行粗集理论结合起来进行数据挖掘和推理,并对二者的结合模式进行了探讨。在最后一章,论文利用粗集的属性约简算法自动获取了企业债券财务质量的,本文不仅研究了相容决策表的挖掘算法,同时也对不相容决策表的挖掘算法以及产生的不确定性规则的推理策略进行了研究,从而使基于粗集的挖掘技策表数据的离散化和空缺值的补齐进行了研究。另外,本文还提出将云模型和在第潞偷章,论文对基于粗集的数据挖掘技术在管理领域中的应用进行了探讨,包括在供应链合作伙伴评价选择和企业资信评级中的应用。供应链合作关系和企业的资信评级在市场经济条件下显得尤为重要,应用基于粗集的挖掘技术,不仅可以有效利用大量的历史数据和评价结果,又可以借助于信息技术提高评价工作的效率和改善工作效果。在第拢畚亩院献骰锇槠兰垩≡竦淖酆现副晏逑到辛松杓疲诖嘶础上运用粗集束对历史的评价结果数据进行挖掘,最终得到用于合作伙伴评价选择的分类规则。评级的指标体系,并最终得到债券财务质量评价的规则。另外,在本章论文还提出一种基于粗集理论的属性权重确定方法,该方法将由历史数据确定的属性的客观权重和专家的主观先验权重结合起来,最终得出主客观相结合的综合权重。论文最后利用该方法对企业债券进行评价并得到了评价的结果。关键词:粗集;数据挖掘;资信评价;供应链合作伙伴术更加完善。在论文的第拢杂诖旨诰蚣际醯牧礁鲋饕5氖菰ご砉蹋淳哈尔滨捍笱Р┦垦宦畚
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作者┳郑痕焕哈尔滨工程大学学位论文原创性声明本人郑重声明:本论文的所有工作,是在导师的指导下,由作者本人独立完成的。有关观点、方法、数据和文献等的引用已在文中指出,并与参考文献相对应。除文中已经注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经公开发表的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。期:年日
第滦髀论文写作的背景随着人工智能技术在决策支持系统煊蛑械脑擞茫珼已经进入了一个更高的发展阶段,即智能决策支持系统阶段。由于在中引入了知识库和推理机,对处理非结构化的决策问题的能力进一步加强。在数据量与信息量飞速发展的今天日益暴露出新的不足之处”的不足和缺陷主要体现在以下方面:使用的数据库只能对原始数据进行一般的加工和汇总,致使决策分析