基于粒計算的數(shù)據(jù)挖掘應用及研究.pdf

1、數(shù)據(jù)挖掘技術具有較高的有效性和良好的可操作性，被廣泛應用于各個領域。近年來，基于數(shù)據(jù)挖掘技術的研究方法不斷涌現(xiàn)：如基于決策樹分類、統(tǒng)計分類、貝葉斯分類、神經(jīng)網(wǎng)絡等方法均能有效解決小規(guī)模數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)挖掘問題。面對海量數(shù)據(jù)處理，人們提出了用不同粒度或不同概念層觀測問題，從不同的粒度中得到不同層次的信息和知識，滿足人們對不同層次知識的要求。粒計算是人工智能領域中的一種新理念和新方法。粒計算方法憑借自身的特質在數(shù)據(jù)挖掘中顯示出較大的優(yōu)勢。它主要

2、用于解決海量數(shù)據(jù)的挖掘和復雜問題的求解，通過系統(tǒng)訪問粒結構來解決問題。 本文在對數(shù)據(jù)挖掘和粒計算相關技術進行深入研究的基礎上，將粒計算與數(shù)據(jù)挖掘方法相結合，建立了基于粒計算的數(shù)據(jù)挖掘模型，給出基于粒計算的數(shù)據(jù)挖掘模型的關聯(lián)規(guī)則算法。應用此方法對閱馬場城市隧道監(jiān)控交通數(shù)據(jù)信息數(shù)據(jù)挖掘方法進行改進，構建了基于粒計算的商空間挖掘模型，結合時間粒度概念進行了相關劃分。研究工作表明，運用此方法對數(shù)據(jù)倉庫在不同層次的粒度問題進行處理，在保證