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文檔簡介
1、隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展和自動化水平的不斷提高,許多領(lǐng)域都出現(xiàn)了擁有海量數(shù)據(jù)的信息系統(tǒng).這些數(shù)據(jù)信息系統(tǒng)中通常隱藏著大量對決策有用的知識信息,需要人們?nèi)グl(fā)現(xiàn)和挖掘.粗糙集理論是由波蘭數(shù)學家Pawlak在1982年首次提出的,是描述不完整和不確定性知識的數(shù)學工具,它具有不需要任何先驗性知識就可以對確定的或不確定的數(shù)據(jù)進行知識獲取、規(guī)則提取的巨大優(yōu)勢.但遺憾的是它只適用于完備信息系統(tǒng),對不完備信息系統(tǒng)則無能為力.近年來,為了充分利用粗糙集在數(shù)
2、據(jù)挖掘方面的優(yōu)勢,不完備信息系統(tǒng)的完備化研究正進行的如火如荼.本文研究的是在三種不同信息系統(tǒng)中基于ROUSTIDA算法的完備化策略,主要從以下三個方面展開研究.
首先,針對序數(shù)型不完備信息系統(tǒng),基于ROUSTIDA算法并充分考慮序數(shù)型屬性的數(shù)值特點以及序數(shù)值之間序的影響,提出了一種基于量化相似度的改進算法.同時分析了該算法的有效性.
其次,針對離散型不完備信息系統(tǒng),利用極大相容塊技術(shù)具有的良好性質(zhì)(極大相容塊中的元素
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