Applied Approaches of Rough Set Theory to Web Mining

Rough set theory is a new soft computing tool, and has received much attention of researchers around the world. It can deal with incomplete and uncertain information. Now, it has been applied in many areas successfully. This paper introduces the basic concepts of rough set and discusses its applications in Web mining. In particular, some applications of rough set theory to intelligent information processing are emphasized.

基于不完备信息系统的Rough Set决策规则提取方法

对象信息的不完备性是从实例中归纳学习的最大障碍。针对不完备的信息,研究了基于不完备信息系统的粗糙集决策规则提取方法,利用分层递减约简算法,通过实例有效地分析和处理了含有缺省数据和不精确数据的信息系统,扩展了粗糙集的应用领域。

Rough Set理论在数据挖掘中的应用

RoughSet理论是一种新的处理模糊和不确定信息的数学工具。近20年来,RoughSet理论由于在知识发现等领域的成功应用而受到广泛关注,并得到飞速发展,已成为数据挖掘中的一个很重要的方法。作者讨论了RoughSet理论在数据挖掘过程中的应用,并对RoughSet理论在数据挖掘应用中存在的问题和挑战提出了自己的见解。

基于Rough Set的核值表确定的一种方法

属性及属性值的约简是 Rough Set理论的核心内容之一 ,找到关键属性和属性值能使决策表有效地进行简化。本文利用 Rough Set理论中关于相对正域的概念 ,给出了一种求最少属性及最小属性值 (即核值表 )的算法 ,并通过理论和实践证明了其正确性。

基于Rough Set的最简决策表及最简规则确定的一种算法

决策表在决策应用中起着重要作用 ,它指当满足某些条件时 ,决策 (行为 )应如何进行 ,但表中往往存在许多冗余信息 ,需要找到并去除它们。本文利用 Rough Set理论中关于核的概念 ,给出了一种求最少属性及最少属性值 (即核值表 )的算法 ,从而得到最简决策表 。

Rough Set理论在数据挖掘中的研究与应用

Rough Set理论是一种新的处理模糊和不确定信息的数学工具。近20年来,Rough Set理论由于在知识发现等领域的成功应用而受到广泛关注,并得到飞速发展,已成为数据挖掘中的一个很重要的方法。本文讨论了Rough Set理论在数据挖掘过程中的应用,并对Rough Set理论在数据挖掘应用中存在的问题和挑战提出了自己的见解。

基于粗糙集理论的Web挖掘模型(英文)

在电子商务网站的Web日志中 ,蕴含着大量有价值的信息 .利用Web挖掘技术能够有效获取这些信息 ,这将有助于提高电子商务运营管理的经营决策 .在Web挖掘研究过程中 ,结合Web日志具有的数据量大、不确定等特点 ,提出了一种基于粗集理论的最小化决策模型 .运用这一模型 ,通过对决策表进行知识简化 ,可以导出简化决策表 ,最后获得最小解 .电子商务系统的决策人员就可以依据得到的最小解 ,为提供个性化服务进行决策 .应用基于粗集理论的数据挖掘方法 ,对Web日志进行挖掘 ,已经成为当前研究的热点问题 .

基于Rough集的病历诊断分析

从病历样本数据出发,运用基于区分矩阵的计算方法,使得医疗信息的处理更为简捷有效,从中得出的产生式分类规则具有一定的参考价值.

Rough集理论在社保DSS中的应用

文章将Rough集理论应用于社会保险决策支持系统,对社保DSS中的数据进行属性及属性值的约简,挖掘其中隐含的知识,从而得出最小决策规则。结果表明,Rough集理论为决策支持系统提供了一种有效的新的数学方法。

模糊粗糙集理论在变压器故障诊断中的应用

提出一种改进的三比值变压器故障诊断方法。以模糊粗糙集为数学基础建立信息决策系统,采用数据挖掘技术解决这一建立过程中的若干问题。考虑到信息源的连续取值对模糊粗糙推理的影响,利用模糊集方法处理连续取值型属性。利用数据库知识发现技术挖掘数据库中隐含的聚类信息,设置属性的模糊取值并确定隶属函数。并在此基础上基于包含度对模糊规则进行约简和剔除。设计了适用于模糊粗糙规则提取的数据挖掘算法,从数据库中提取规则,按属性集建立多表决策库的拓扑结构。诊断结果表明,该决策库故障正判率较高,模糊判断规则适应现场条件。

粗糙集知识发现的研究现状和展望

通过对粗糙集知识发现理论发展历史的回顾 ,对粗糙集知识发现研究现状的探讨 ,结合目前主要的粗糙集知识发现系统 ,指出了粗糙集知识发现存在的问题 ,并对今后几年的研究进行了展望。

基于模糊粗糙集理论的综合数据挖掘方法在空间负荷预测中的应用

基于模糊粗糙集理论,提出了一种综合数据挖掘方法,并将其应用于空间负荷预测中。基于规则约简方法提出了循环采样方法,采用数据库知识获取技术按采集的样本属性值将样本聚类,根据聚类中心对连续取值的属性设定模糊值,根据决策属性的包含度对模糊粗糙规则进行筛选,并采用数据库知识获取技术实现了用地类型的转换。算例结果表明该方法简单灵活,可用于短期、中期和长期空间负荷预测中。

基于粗糙集理论的分类规则发现

研究了利用粗糙集理论中核的概念，求取信息系统的最小简化策略，给出了从数据库中发现分类规则的方法。

基于KDD的单病种成本估计方法

单病种成本估计是医院成本控制中的重要环节之一。分析了目前单病种成本估计存在的问题,针对单病种成本估计这一多因素、非线性问题,提出了一种基于知识发现(KDD)的单病种成本估计方法。研究了单病种成本估计KDD系统框架和基于医院信息系统(HIS)的单病种成本数据仓库模型;建立了基于粗糙集(RS)和支持向量机(SVM)数据挖掘技术的单病种成本估计模型;最后,以单纯性阑尾炎病例进行了实证研究,该模型获得了较高的预测精度和速度,进而证明了该方法的有效性和优越性,为单病种成本提供了科学有效的估计方法并显著提高了医院成本控制的准确性。

基于粗糙集和遗传算法的知识发现方法

粗糙集理论是一种处理不确定和不精确问题的新型数学工具,为数据挖掘提供了一条崭新的途径。提出了结合粗糙集理论和遗传算法的知识发现方法。首先通过粗糙集理论对数据进行预处理,在实现属性约简中采用了遗传算法,以提高搜索效率,然后进行规则提取。以农业病虫害诊断知识发现应用为实例说明了该方法的可行性。

基于粗糙集理论的液体火箭发动机故障诊断

粗糙集理论作为一种处理不完备信息的有力工具,已广泛应用于人工智能的许多领域,特别是数据挖掘和知识发现领域。文章将基于粗糙集理论的数据挖掘技术应用于液体火箭发动机故障诊断的知识发现,在智能诊断的知识自动获取方面取得较好的结果。

粗糙集在智能设备诊断中的应用研究

本文对在维修预测问题中粗糙集理论的应用做了探讨。分析了用粗糙集理论进行数据库知识发现,为智能设备诊断提供数据存储的方法、可行性。着重讨论了粗糙集理论要点和用该理论分析了实际工作中的一个例子。

知识发现及其在临床医学上的应用

目前海量的数据存储已经远远超过了人的理解能力 ,尤其是现代医学数据量越来越大 ,而传统的统计技术及数据管理工具已经力不从心 ,知识发现及数据挖掘工具在处理海量数据库时显示了它们的长处。本文首先介绍了知识发现及数据挖掘的概念 ,又详细介绍了知识发现的一个重要工具粗糙集理论的有关基础知识并举例介绍了其应用。

从数据库中发现知识的方法研究与应用

知识发现与数据开来是90年代中期兴起的决策支持新技术．本文以近年来获得快速发展的粗集方法为基础，从数据库中自动抽取相关属性，发现知识，提出了最小属性集算法以及规则化简算法，从而改进粗集方法使之得到实用的规则，并应用于一个疾病诊断．

基于粗糙集的经济空间数据发掘与知识发现

为了获取区域经济发展的潜在规律和规则,提出一种处理经济空间数据库的信息方法,即利用粗糙集理论对经济空间数据库进行离散化处理后建立决策表,再通过对知识的简化和属性值的约简,从中进行数据发掘和知识发现.以此对江苏省2003年的部分经济指标数据进行了实证探讨.