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油气化探中数据挖掘技术研究

作　者: 程军
导　师: 胡学钢
学　校: 合肥工业大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 油气化探智能决策支持系统数据挖掘数据预处理粗糙集属性选择算法
分类号: TP399
类　型: 硕士论文
年　份: 2002年
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内容摘要

本文重点研究了智能辅助决策系统中的数据挖掘技术，设计并实现了现场调查信息和分析测试信息下的数据挖掘系统，在该系统的模型管理中，提出了算法说明表和算法选择规则库，用于算法的管理和选择。并且用它们和流程控制来实现数据挖掘的模型管理，使得该系统具有普遍性。其中，数据预处理子系统包含了几个关键算法和模型，使挖掘系统能在精炼的、具有代表性的数据上建立挖掘模型，缩短了挖掘时间，提高了挖掘质量。改进了基于粗糙集的属性选择算法，提出了条件属性间交互性的概念，并采用信息论中的信息增益来计算该值，完成了基于交互性的属性子集选择算法，提高了数据挖掘算法的效率和知识挖掘的质量。本文研究的数据挖掘系统不仅适用于油气化探现场决策，同时适用于多种领域的辅助决策过程。

全文目录

前言  11-12
第1章绪论  12-19
  1．1 智能决策支持系统的形成和发展  12-13
  1．2 数据挖掘的现状和发展  13-16
  1．3 数据预处理技术的现状和发展  16-19
第2章数据挖掘系统的设计  19-29
  2．1 数据挖掘模型CRISP—DM  19-21
  2．2 系统体系结构的设计  21-23
  2．3 系统模型的管理  23-29
第3章数据预处理子系统的设计和实现  29-46
  3．1 油气化探信息的数据特点  29-30
  3．2 预处理子系统体系结构的设计和实现  30-46
第4章基于粗糙集的属性选择  46-59
  4．1 属性选择方法  46-48
  4．2 粗糙集理论的基本概念  48-52
  4．3 属性约简算法  52-53
  4．4 最优属性子集选择算法  53-59
第5章应用探例  59-74
  5．1 六盘山地区  59-66
  5．2 胜利油田莱阳凹陷  66-74
结论  74-76
硕士研究生在读期间发表的论文  76-77
致谢  77-78
参考文献  78-81

油气化探中数据挖掘技术研究

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