數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)融合相結(jié)合的信息處理技術(shù)研究.pdf

1、隨著全球信息化的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)融合這兩種作為處理海量數(shù)據(jù)、提取有用信息的高新技術(shù)倍受矚目。這兩種技術(shù)處理數(shù)據(jù)的原理各不相同，但在功能上相互補充，整合這兩種技術(shù)能更有效地解決工程中的實際問題。數(shù)據(jù)挖掘的首要問題是尋找數(shù)據(jù)來源，將來自不同樣本的數(shù)據(jù)利用數(shù)據(jù)融合技術(shù)有效地加以綜合，再進行數(shù)據(jù)挖掘。數(shù)據(jù)融合需要在已知的模型上進行，而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)則可自動地建立模型。將這兩種技術(shù)進行深層次的結(jié)合與滲透，可協(xié)同完成復雜數(shù)據(jù)處理工作。

2、 本文對數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)融合這兩種技術(shù)進行了理論研究與應用探討，研究內(nèi)容及成果如下：(1)針對數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)難以獲取先驗信息，以及存在大量冗余數(shù)據(jù)的問題，提出了用粗糙集理論建立數(shù)據(jù)融合模型的方法。采用屬性約簡及規(guī)則約簡的方法處理數(shù)據(jù)，剔除冗余信息，獲取最簡規(guī)則。根據(jù)粗糙集最簡規(guī)則建立融合系統(tǒng)。通過粗糙集離散化算法將融合方法推廣至連續(xù)域。仿真結(jié)果證明，該算法是切實可行的。 (2)將模糊理論與神經(jīng)網(wǎng)絡技術(shù)相結(jié)合應用于數(shù)據(jù)融合。研究了基于

3、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的融合系統(tǒng)原理，建立了基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的融合系統(tǒng)，給出了神經(jīng)網(wǎng)絡學習算法。仿真結(jié)果驗證了算法的可行性。 (3)針對數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)融合技術(shù)在功能上互補的特點，研究了數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)融合的集成技術(shù)，完善了知識獲取過程，提高了融合精度。并建立了一種新的集成系統(tǒng)，研究給出了該集成系統(tǒng)的原理以及工作過程。 (4)針對粗糙集與模糊神經(jīng)網(wǎng)絡各自的優(yōu)缺點，提出了一種粗糙集——模糊神經(jīng)網(wǎng)絡模型。研究了利用粗糙集技術(shù)獲取模糊規(guī)則的