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《基于粗糙集與神經(jīng)網(wǎng)絡數(shù)據(jù)挖掘應用》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內(nèi)容在學術論文-天天文庫。
1、基于粗糙集與神經(jīng)網(wǎng)絡數(shù)據(jù)挖掘應用 摘要：本論文就是根據(jù)電信行業(yè)需求，針對電信企業(yè)擁有大量詳實而且豐富的數(shù)據(jù)，但是可用有效數(shù)據(jù)提取困難這一問題。首先利用粗糙集理論中的差別矩陣方法對電信客戶數(shù)據(jù)進行屬性約簡，之后采用BP（BackPropagation）神經(jīng)網(wǎng)絡建立基于粗糙集和神經(jīng)網(wǎng)絡的數(shù)據(jù)挖掘模型，實現(xiàn)對電信業(yè)務系統(tǒng)的客戶數(shù)據(jù)信息進行有效分析和高效提取，并通過matlab實現(xiàn)了仿真模擬。所建立的模型，減少神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入層個數(shù)、簡化了運算次數(shù)、縮短了訓練時間并提高數(shù)據(jù)預測的準確度。Abstract：Basedontheneedsofthetelecommuni
2、cationsindustry，fortelecommunicationscompanieswhichhavealargenumberofdetailedandrichdata，butitisdifficultfortheextractionofavailablevaliddata.First，thispapercarriedoutattributereductiontotelecommunicationscustomerdatausingthedifferencematrixmethodofroughsettheory，andthenestablished
3、dataminingmodelbasedonroughsetandneuralnetwork，usingBP（BackPropagation）neuralnetwork，toachieveeffectiveanalysisandefficientextractiontocustomerdata7informationoftelecommunicationservicessystem，andrealizesimulationbymatlab.Theestablishedmodelreducesthenumberoftheinputlayeroftheneura
4、lnetwork，andsimplifiesthenumberofoperations，shortensthetrainingtimeandimprovestheaccuracyofthedataforecast.關鍵詞：粗糙集；BP神經(jīng)網(wǎng)絡；數(shù)據(jù)挖掘Keywords：roughsets；BPneuralnetwork；datamining中圖分類號：TP39文獻標識碼：A文章編號：1006-4311（2013）07-0185-020引言數(shù)據(jù)挖掘（DataMining—DM）[1]就是從海量的、不完整的、雜亂無規(guī)律的、模棱兩可的、隨機的數(shù)據(jù)庫中，提取隱含的、
5、人們無法通過表面現(xiàn)象觀察到的、但又對人們提供決策支持具有重要意義的信息和知識的過程。通過數(shù)據(jù)挖掘定義可知，數(shù)據(jù)挖掘就是將存儲在數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫中的對提供決策支持具有重要意義的信息和知識進行發(fā)現(xiàn)的過程。因此，數(shù)據(jù)挖掘又常被稱為數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)（KDD）。1粗糙集理論定義17所謂的論域就是我們要研究的非空的數(shù)據(jù)組成的集合，即電信客戶數(shù)據(jù)集一般被存儲在數(shù)據(jù)庫中，一般情況下用符號U表示。設X為U中的子集，則任何子集X？哿U，稱為U中的一個概念或范疇，U中的任何概念族成為關于U的抽象知識，簡稱為知識[1]。對知識的劃分公式如下：ξ=X■，X■，……X■；X■？奐U，
6、X■？奐？覫，X■∩X■=？覫對于i≠j；i，j=1，2，…，n；■X■=U。其中Xn代表各個屬性。定義2若P滿足關系式P？哿R，且P非空，稱R為P上的不可區(qū)分關系，記為ind（P）[1，5]，且有如下關系式：[x]■=■[x]■若K=（U，P）和K′=（U，Q）為兩個知識庫，且滿足關系ind（P）=ind（Q），即U/P=U/Q，則稱K和K′是等價的，記作K～K′。定義3知識約簡中有兩個基本概念[2，5]：約簡（reduct）和核（core），兩個是包含關系，滿足關系式core？哿reduct。設R和r為兩個等價關系，且存在關系式r∈R，如果ind（R）=
7、ind（R{r}）7則稱r為R中不必要的，r是冗余的、干擾屬性，在屬性約簡過程中可以將r屬性刪除掉，而且不會影響制定決策；否則r為R中必須保留的屬性，也正是我們做屬性約簡想要得到的條件屬性。設Q？哿P，如果Q是獨立的，且ind（Q）=ind（P），則稱Q為P的一個約簡；顯然，P可以有多個約簡。P的核記作core（P），P的核是P中所有必要關系的集合。2差別矩陣屬性約簡算法優(yōu)化算法差別矩陣又稱為區(qū)分矩陣（discernibilitymatrix），是粗糙集對數(shù)據(jù)進行屬性約簡的一種方法，這種方法有許多優(yōu)點，但是最突出的優(yōu)點就是它能容易地計算約簡和核[3]。設知識
8、表達系統(tǒng)為S=（U，A，V，f），根據(jù)數(shù)據(jù)域U生成的
