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第一章绪论
1.1问题的提出
1.2选题背景
1.3本文的主要工作
1.4参加的科研项目
第二章基于粗集理论的数据挖掘方法综述
2.1引言
2.2粗集数据分析的基本思想、基本概念及基本问题
2.2.1粗集数据分析的基本思想
2.2.2粗糙集的基本概念
2.2.3粗糙集数据挖掘中若干基本问题
2.3数据挖掘中不确定性问题的研究综述
2.3.1问题背景和领域知识中的不确定性问题
2.3.2原始数据中的不确定性及来自数据处理和分析算法的不确定性
2.4数据挖掘中属性化简问题的研究综述
2.4.1问题背景
2.4.2决策表化简问题综述
2.5粗糙集方法与其它软计算方法的结合综述
2.6小结
第三章粗糙决策规则及其不确定性研究
3.1引言
3.2基于标准粗糙集的粗糙决策规则
3.3以近似度因子作为粗糙决策规则的不确定性量度
3.4以准确度和覆盖度作为粗糙决策规则的不确定性量度
3.5基于信息熵的规则不确定性量度
3.5.1信息熵
3.5.2熵与划分的粒度
3.5.3标准粗糙集意义下的信息熵量度
3.6粗糙决策规则不确定性量度比较分析
3.7粗糙决策规则挖掘过程实例
3.8小结
第四章粗集数据挖掘中属性化简问题研究
4.1引言
4.2属性约简问题的数学描述
4.3基于决策属性支持度的相对属性约简算法
4.3.1条件属性对决策属性的支持度
4.3.2条件属性对决策属性重要性的度量
4.3.3基于决策支持度的属性约简算法的实施
4.4基于遗传算法的属性相对约简算法
4.4.1遗传算法的基本原理
4.4.2遗传约简算法的实施
4.4.3基于信息熵量度的遗传约简算法
4.5基于区分函数与强等价集的属性约简算法
4.5.1区分矩阵与区分函数
4.5.2强等价集与相对属性约简算法
4.6连续属性值离散化方法
4.6.1离散化问题的数学表述及其分类
4.6.2几种常用的简单离散化方法
4.6.3基于决策属性支持度的连续属性离散化方法
4.7基于粗糙集理论的属性值约简算法
4.8实验对比分析
4.9小结
第五章变精度粗集模型及其规则挖掘算法
5.1引言
5.2可变精度粗糙集模型
5.2.1变精度粗糙集模型中的近似集合
5.2.2变精度粗糙集中近似集合的性质
5.2.3集合的相对可区分性
5.3基于VPRS模型的粗糙决策规则
5.3.1β-粗糙决策规则集合
5.3.2变精度粗糙规则集的阈值稳定性
5.3.3β-粗糙规则集的信息熵量度
5.3.4基于变精度粗集模型的粗糙规则挖掘算法
5.4 小结
第六章辽宁电力营销DSS的设计及粗集数据挖掘方法在客户信用分析中的应用
6.1应用背景
6.2电力营销中数据仓库应用系统设计
6.2.1数据仓库技术的产生
6.2.2数据仓库系统的框架结构
6.2.3电力营销系统的功能层次结构
6.2.4系统的总体架构
6.3电力营销系统中数据仓库应用系统的分析
6.3.1 LNDLMIS中业务数据库结构分析
6.3.2数据仓库应用系统的分析主题
6.4粗集数据挖掘方法在LNDLMIS客户信用分析中的应用
6.4.1 LNDLMIS客户信用分析
6.4.2基于粗糙集方法的LNDLMIS客户信用分析
6.5小结
第七章问题与展望
参考文献
致 谢
作者简介
攻读博士学位期间发表的论文