基于粗糙集和模糊集理论的综合评价研究

摘要

在现实生活中,存在着许多对象需要综合评价.然而,常用的评价方法就是应用统计理论,并且只能对实时数据进行统计分析.由于使用评价方法的不尽合理,就造成评价结果的不公正.因此,研究综合评价方法具有较重要的理论与实际意义.该文讨论了基于模糊集理论上的模糊综合评价方法,给评价对象一个定量的综合评价结果;讨论了基于粗糙集理论数据挖掘技术上的综合评价方法,给评价对象一个定性的综合评价结果;把该理论应用到教师教学质量综合评价中,并取的较好的结果.该文的主要研究工作如下:首先,对数据挖掘技术上的综合评价过程进行研究.传统的综合评价只能对时实数据进行处理,该文引入了数据挖掘中的数据仓库技术,由此可以对历史数据和实时数据集合起来进行分析处理.因此,综合评价过程分为针对不同的评价数据进行数据仓库的建立、评价数据的提取、评价数据的预处理、综合评价分析、输出评价结果等过程.其次,对综合评价过程中数据预处理进行研究,特别是对空缺值的填补和属性值的离散化问题在研究.用改进的ROUSTIDA算法空缺值进行填补,用模糊聚类方法对属性值进行离散化.再其次,对预处理后的数据进行分析研究.利用模糊综合评价技术进行综合评价,给每一个评价对象一个定量的描述.最后,对基于粗糙集理论上的数据挖掘算法进行研究.把信息熵理论与粗糙集理论相结合,提出了条件属性相对于决策属性的相关性理论,把它运用到属性约简的搜索算法中,最后得到每一个评价对象的一个定性的描述.

目录

文摘

英文文摘

第1章绪论

1.1粗糙集和模糊集概述

1.2数据挖掘技术及应用概述

1.3本文的主要工作及意义

第2章综合评价的分析与设计

2.1综合评价功能结构分析

2.1.1综合评价的系统模型

2.1.2综合评价的业务流程

2.1.3综合评价的逻辑模型

2.2综合评价主要部分功能结构设计

2.2.1综合评价的数据预处理

2.2.2综合评价的数据分析

2.3综合评价数据仓库设计

2.3.1综合评价数据仓库设计

2.3.2综合评价数据的提取

第3章基于粗糙集理论的综合评价的实现

3.1基本理论

3.2知识约简

3.3数据预处理

3.3.1预处理的基本功能

3.3.2数据预处理的方法

3.4综合评价数据分析

3.4.1模糊评价实现

3.4.2综合评价规则获取

结论

致谢

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果