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《基于粗糙集理論與遺傳算法的分類算法研究》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、西南交通大學(xué)碩士學(xué)位論文基于粗糙集理論與遺傳算法的分類算法研究姓名：何國建申請學(xué)位級(jí)別：碩士專業(yè)：計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)指導(dǎo)教師：陶宏才20050301西南交通大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文第1頁摘要數(shù)據(jù)挖掘是通過對數(shù)據(jù)的分析和理解，從而獲得隱含在數(shù)據(jù)背后的有用信息。根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)的不同，可以將數(shù)據(jù)挖掘的模式分為以下幾種：分類模式、預(yù)測模式、關(guān)聯(lián)規(guī)則模式、回歸模式、聚類模式、時(shí)間序列模式等。不論是哪一種模式，算法都起著非常重要的作用。本文主要是對分類模式的算法進(jìn)行研究，其主要工作包括以下幾個(gè)方面：1)總結(jié)了目前分類模式中常用的方法。2)介紹粗糙集理論和遺傳算法的基本理論、
2、概念，并總結(jié)了粗糙集理論中屬性約簡的經(jīng)典算法。3)介紹了一種基于依賴度的屬性核求取算法，并對此算法進(jìn)行了改進(jìn)，改進(jìn)后的算法可以求取屬性的一個(gè)約簡。4)在對遺傳算法和粗糙集理論研究的基礎(chǔ)上，提出一種基于粗糙集理論和遺傳算法的分類算法，并用～個(gè)數(shù)據(jù)集對該算法進(jìn)行驗(yàn)證。該分類算法也對簡單遺傳算法進(jìn)行了改進(jìn)，增加了動(dòng)態(tài)改變交叉率和變異率的思想。論文共分5章。第一章簡單介紹了數(shù)據(jù)挖掘的產(chǎn)生和發(fā)展，并總結(jié)了當(dāng)前數(shù)據(jù)挖掘研究的狀況；第二章重點(diǎn)介紹粗糙集理論的相關(guān)知識(shí)，并介紹了幾種經(jīng)典的屬性約簡算法；第三章對遺傳算法進(jìn)行了介紹；第四章詳細(xì)介紹了基于重要度和依賴度的屬性約簡算
3、法，以及基于租糙集和遺傳算法的分類算法；第五章通過一組數(shù)據(jù)對該分類算法進(jìn)行驗(yàn)證。關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘；粗糙集；遺傳算法；分類規(guī)則；屬性約筒西南交通大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文第2頁AbstractDataMining(DM)isatechniquethatainlstoanalyzeandunderstandlargesourCedataandrevealusefulknowledgehiddeninthedata．FromthedifferenttaskofDM,thereareseveralpatternsaSfollows：ClassificationPatte
4、m，PredictionPattern，AssociationRulePattern，RegressionPattern，ClusteringPattern，TimeSeriesPattern，andSOon．Algorithmisveryimportantforanypattern．TheemphasisofthisthesisisthealgorithmofClassificationPattern．Themaincontributionofthisdissertationincludes：11Surveythecurrentalgorithmsofcl
5、assificationpattem．2、IntroducethebaSictheoryandconceptofroughsetsandgeneticalgorithms，andsummarizetheclassicalgorithmsofattributereductionbasedon[oughsets．3)IntroduceadependabiUtyalgorithmofAttributeReduction,andthenimprovethealgorithmbasedondependabilityandimportance．41Basedonther
6、esearchofgeneticalgorithmandroughsets，proposeaclassificationalgorithm，andusesomedatatoverifyit．Amongthealgorithm，improvethesimplegeneticalgorithmbychangingtheprobabilityofCrOssOVerandmutationin‘dynamic．Thethesisisorganizedasfollows：Chapter1introducessomebasicconceptsandthedevelopme
7、ntstateofDataMining．Chapter2introducessomebasicconceptsofRoughSetsand#yesthesurveyonseveraltypicalreductionalgorithms．Chapter3introducesthebasicconceptsofgeneticalgorithm．Chapter4introducestheimprovementofthedependabilityandimportancealgorithmofAttributeReduction，andthendescribesth
8、eideaofalgorithmbasedonRou
