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基于变精度粗糙集的约简算法研究与应用

作　者: 吕强
导　师: 邵良杉
学　校: 辽宁工程技术大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 变精度粗糙集属性约简熵权自主创新能力
分类号: TP18
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 34次
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内容摘要

随着信息技术和数据库技术的高速发展,人们每天都要面对巨大的数据量,数据挖掘正是致力于数据的分析和理解、揭示数据内部蕴藏知识的技术,是当前人工智能研究中非常活跃的领域。粗糙集理论是一种有效地处理模糊性和不确定性问题的数学工具,为数据挖掘的研究提供了新的思路和基础。本文主要研究变精度粗糙集的约简算法,针对传统数据挖掘处理噪声数据不力的问题,从理论和应用两个方面对约简算法进行了深入的研究。主要工作包括:(1)在变精度粗糙集理论下对经典粗糙集的概念进行了重新的诠释;分析了粗糙集理论在数据挖掘应用中的理论根据和基本原理,并点出了研究的方向。(2)比较分析了两种变精度粗糙集模型下的约简算法,即β?下近似和β?下分布约简算法,结合这两种算法提出了一种改进算法,并验证了新算法的有效性。(3)提出了基于变精度粗糙集和熵权相结合的评估模型,并将模型应用于企业自主创新能力评价中,通过实证分析,证实了该模型在企业自主创新能力评价中的有效性。

全文目录

致谢  5-6
摘要  6-7
Abstract  7-10
1 引言  10-20
  1.1 论文研究背景及意义  10-12
  1.2 国内外研究综述  12-18
    1.2.1 粗糙集理论的发展及研究现状  12-17
    1.2.2 知识约简方法的研究现状  17-18
  1.3 论文主要研究内容和结构安排  18-20
2 相关理论概述  20-29
  2.1 粗糙集基本理论  20-25
  2.2 变精度粗糙集理论  25-27
  2.3 变精度粗糙集理论和其他挖掘算法的结合应用  27-29
3 基于变精度粗糙集的属性约简算法  29-41
  3.1 VPRS 中的β- 近似属性约简算法  29-32
  3.2 VPRS 的 β -下分布属性约简算法  32-35
    3.2.1 β -下分布约简的基本思想  32-33
    3.2.2 β -下分布可辨识矩阵  33-35
  3.3 改进的 VPRS 下的 β -下近似属性约简算法  35-39
  3.4 实验结果及分析  39-41
4 基于VPRS-熵权法的企业自主创新能力评价研究  41-59
  4.1 自主创新理论阐述  41-45
    4.1.1 创新概念的提出  41-42
    4.1.2 自主创新的内涵  42
    4.1.3 企业创新能力及测度理论  42-45
  4.2 信息熵与熵权  45-48
    4.2.1 信息熵  46
    4.2.2 熵权  46-48
  4.3 熵值法计算步骤  48-49
  4.4 基于VPRS 的评价体系建模过程  49-50
  4.5 实证分析  50-59
    4.5.1 初选评价指标及待评对象确定  50-51
    4.5.2 原始数据采集及数据预处理  51-55
    4.5.3 指标约简  55-56
    4.5.4 确定熵值、权重和综合评价  56-59
5 结论  59-61
  5.1 研究工作总结  59-60
  5.2 展望  60-61
参考文献  61-64
附录  64-65
学位论文数据集  65-66

基于变精度粗糙集的约简算法研究与应用

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