论文摘要
本文的主要工作就是以粗糙集理论为工具,对知识发现过程中信息不完备问题的处理方法进行研究,以提高知识发现的质量和效率。首先,分析了ROUSTIDA算法存在的缺陷及产生这些缺陷的原因。通过对量化容差关系作进一步的改进,并考虑到决策冲突问题,采用先补齐决策属性,后补齐条件属性的策略,提出了一种新的数据补齐算法。结合理论分析和实例阐述了算法的有效性,并从UCI机器学习数据库中选取数据集进行实验,验证了该算法不仅能够提高补齐率,而且能明显减少决策冲突。其次,本文在不改变原不完备信息系统的基础上,分析了现有知识约简算法的局限性,将知识粒度与不完备熵相结合,对不完备信息系统中的属性重要性进行了定义,并以此作为启发式信息,提出了一种优化的不完备信息系统知识约简算法,与现有方法相比能够找出更优的最小约简。通过理论和实例分析说明了算法的有效性。
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