一个基于粗糙集理论的数据挖掘模型及应用.pdf

基于粗糙集的数据挖掘：理论、算法与多领域应用探究.docx 基于粗糙集的数据挖掘：理论、算法与多领域应用探究一、引言 1.1研究背景与意义在信息技术飞速发展的当下，各领域的数据呈爆发式增长。据国际数据公司（IDC）预测，全球每年产生的数据量将从2018年的33ZB增长到2025年的175ZB，数据规模的急剧扩张，为人们的决策和分析带来了前所未有的挑战。在这些海量数据中，蕴含着大量有价值的信息，但同时也充斥着不完整、不精确和不一致的数据，这使得传统的数据处理方法难以满足需求。 数据挖掘作为一门多学科交叉的新兴领域，融合了数据库、人工智能、机器学习、统计学等多个领域的理论和技术，其目的是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据

2025-04-18 约2.41万字 24页立即下载

基于粗糙集和决策树的数据挖掘方法.PDF 第27 卷第5期东北大学学报 ( 自然科学版 ) Vol27, No. 5 2 00 6 年 5 月 Journal of Northeastern U niversit ( Natural Science) M a 2 0 0 6 : 1005-3026( 2006) 05-0481-04 1 2 2 2 吴成东,

2018-11-14 约字 4页立即下载

基于粗糙集的数据挖掘在无线网络入侵检测中的应用.pdf 实践与经验 基于粗糙集的数据挖掘 在无线网络入侵检测中的应用 李鸿 , 罗键厦门大学计算机学院自动化系厦门 ( ) , 361005 摘要对基于粗糙集的数据挖掘与知识发现在无线

2017-08-18 约1.59万字 3页立即下载

数据挖掘与知识发现(讲稿6粗糙集挖掘技术).doc 第6章 基于粗糙集（Rough Set）理论的数据挖掘技术 粗糙集理论是由波兰华沙理工大学数学家Z.Pawlak于1982年提出的一种数据分析理论，该理论在分类意义下定义了模糊性和不确定性两个概念。是一种处理不完整数据、不精确知识的表达、学习、归纳等的一种新型数学工具。粗集理论的重要特点是：不需要任何附加信息或先验知识，直接从所需处理的数据本身所提供的信息出发找出问题的内在规律。目前，大多数数据挖掘工具软件（如：AQ系统、IDS系统等）都是基于集合论开发的，其中粗糙集（RS）理论使用最广，也最有发展前途。由于RS是研究不精确和不确定知识的一种数据工具，如，知识的含糊性，主要包括：

2017-02-11 约字 17页立即下载

毕业论文_基于粗糙集的数据挖掘方法研究.doc 摘要随着数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，数据呈海量增长，出现了“数据爆炸但知识贫乏”的现象。在这种情形下，数据挖掘作为处理海量数据的工具便应运而生了。目前，数据挖掘中常用的方法和技术有：统计分析方法、决策树、神经网络、遗传算法、模糊集方法、粗糙集理论、可视化技术等等。在诸多方法中，粗糙集理论与方法对于处理复杂的系统不失为一种较为有效的方法。它是继概率论、模糊集、证据理论之后的又一个处理不确定性的数学工具，能有效地分析和处理不精确、不一致、不完整等各种不完备信息，并从中发现隐含的信息。本文首先对数据挖掘和粗糙集理论的基础知识进行了必要的说明。在理论的基础上，在研究数据

2018-02-26 约2.96万字 40页立即下载

粗糙集算法在面向CRM的数据挖掘中应用研究的开题报告.docx 粗糙集算法在面向CRM的数据挖掘中应用研究的开题报告一、研究背景现代企业面临着巨大的竞争压力和市场变化，如何从海量数据中获取有价值的信息并提高企业的运营效率和竞争力成为企业面临的首要问题。在这种情况下，数据挖掘技术应运而生，并且在企业和组织中得到广泛应用。特别是在客户关系管理（CRM）领域，数据挖掘技术能够帮助企业发掘潜在的客户需求，优化客户维护和服务，提高客户忠诚度和满意度，从而提高企业的市场占有率和盈利能力。 粗糙集算法是数据挖掘领域中常用的一种算法，它能够处理具有不确定性和模糊性的数据，在数据挖掘中有广泛的应用，如特征选择、数据分类、关联规则挖掘、聚类等。然而，粗糙集算法在实际应用中

2024-04-09 约1.62千字 3页立即下载

基于粗糙集理论的关联规则挖掘研究的任务书.pdf 基于粗糙集理论的关联规则挖掘研究的任务书任务书一、背景随着数据挖掘技术的不断发展，关联规则挖掘作为数据挖掘中的重要任务之一，已经引起了广泛的研究和应用。在实际应用中，关联规则挖掘可以用于市场分析、商品推荐、网络安全等领域，具有很高的商业价值和社会意义。粗糙集理论作为一种有效的数据分析方法，可以帮助我们处理数据中的不确定性和不完整性，提高关联规则挖掘的效果和可靠性。二、研究目标本研究旨在基于粗糙集理论，探索关联规则挖掘的方法和应用，具体研究目标如下： 1.了解关联规则挖掘的基本概念、方法和技术，深入理解其原理和应用场景； 2.研究粗糙集理论在关联规则挖掘中的应用，探索其优势

2024-09-16 约1.23千字 3页立即下载

基于粗糙集理论的关联规则挖掘研究的中期报告.docx 基于粗糙集理论的关联规则挖掘研究的中期报告一、研究背景随着大数据时代的到来，数据挖掘技术越来越被广泛应用于各行各业，而关联规则挖掘是其中一种常用的技术之一。关联规则挖掘可以发现数据集中项集之间的相关性，进而帮助我们了解数据集中的潜在规律和趋势。常用的关联规则挖掘算法包括Apriori算法、FP-growth算法等。然而，传统的关联规则挖掘存在一些问题。例如，当数据集非常庞大时，传统的算法的执行效率会变得非常低下；当数据集具有较高的维度时，传统算法会受到所谓的“维数灾难”问题的困扰。为了克服这些问题，研究者们提出了一些新的方法，其中基于粗糙集理论的关联规则挖掘方法就是其中之一。二、研究内

2024-03-19 约1.1千字 2页立即下载

基于粗糙集理论的螺纹联结结构故障诊断：模型构建与应用验证.docx 基于粗糙集理论的螺纹联结结构故障诊断：模型构建与应用验证一、引言 1.1研究背景与意义在现代机械工业领域，螺纹联结技术作为一种基础且关键的连接方式，被广泛应用于各类机械结构中。从大型机械设备到精密仪器仪表，螺纹联结都发挥着至关重要的作用，它确保了机械部件之间的稳定连接，保障了机械设备的正常运行。螺纹联结结构一旦发生故障，可能会引发一系列严重后果。在航空航天领域，飞机发动机中的螺纹联结部件若出现松动或断裂，极有可能导致发动机故障，危及飞行安全；在汽车制造中，汽车底盘的螺纹联结失效可能引发车辆行驶不稳定，增加交通事故的风险；在工业生产设备中，螺纹联结故障可能导致设备停机，影响生产效率，造成

2025-05-16 约2.15万字 17页立即下载

2025-03-20 约3.66万字 64页立即下载

探索粗糙集理论模型：从基础到前沿与应用.docx 探索粗糙集理论模型：从基础到前沿与应用一、引言 1.1研究背景与意义在当今数字化时代，信息呈爆炸式增长，数据的规模和复杂性不断攀升，不确定性问题广泛存在于各个领域，如何有效处理这些不确定性信息成为了亟待解决的关键问题。传统的数学方法在面对这类问题时往往存在局限性，难以准确地刻画和处理数据中的不精确、不一致和不完整信息。1982年，波兰数学家Z.Pawlak提出了粗糙集理论，这一理论为处理不确定性问题提供了全新的视角和有效的工具。 粗糙集理论的核心在于通过上近似和下近似两个关键概念来描述集合的不确定性。它能够在不依赖先验知识的前提下，对数据进行分析和处理，挖掘出数据中潜在的规律和知

2025-06-06 约2.97万字 24页立即下载

2025-04-05 约小于1千字 50页立即下载

2025-05-12 约4.23万字 71页立即下载

《二零一六0923粗糙集与数据挖掘基础知识讲座》.pdf Äuo÷8êâ÷{0 ¯ Ì I K ÇÇÇ

2015-12-26 约3.28万字 22页立即下载

信息系统中一种面向粗糙集的数据挖掘方法.pdf

2018-08-02 约小于1千字 14页立即下载