基于粗糙集理论的银行卡故障诊断系统研究与实现

论文摘要

银行卡交易系统是银行业务系统一个极为重要的组成部分。以往的银行卡交易系统往往是凭借有经验的系统管理员来定位和排除故障。但随着农行实现全国数据大集中和银行业7×24小时不中断服务意识的增强,迫使银行对交易系统故障的处理时限要求提高。因此有必要发展一套鲁棒性强的故障诊断方法,使系统管理员迅速诊断故障,保证银行卡交易系统的顺利进行,从而进一步提高银行的银行卡服务质量。粗糙集理论主要是研究对不精确、不确定信息的知识表达。近年来它在信息处理研究领域获得了迅速发展。而银行卡故障诊断也是对不精确的信息的处理,因此银行卡故障诊断比较适合运用粗糙集理论来研究分析。为了运用粗糙集理论来设计和实现银行卡故障诊断,本文所做的研究工作在于:1)对粗糙集理论内容进行深入研究和探讨。包括知识的定义、不可分辩关系、上近似、下近似、边界区等基本概念以及连续属性离散化和属性约简等重要概念。2)采用NaiveScaler离散化算法对银行卡交易系统中样本数据进行离散化并合理划分等价类,获得了较满意的离散效果;并运用区分矩阵的属性约简方法对银行卡故障决策表的条件属性进行属性约简,从而获得属性简化的决策表,缩小了决策表的体积,有利于规则生成。3)在研究粗糙集理论的基础上,同时结合了银行卡故障的特点,提出了银行卡故障诊断系统设计方法。包括系统架构设计、功能模块划分以及数据库表结构设计。4)为了程序移植方便,采用跨平台动态语言Python实现后台数据解析、预处理基本模块和粗糙集处理等关键模块,同时采用GUI开发工具BOA Construct实现银行系统界面设计和基本功能。并通过实际使用和部门意见反馈验证了该系统的应用效果。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第1章 绪论
• 1.1 课题研究背景
• 1.2 国内外研究现状
• 1.3 研究内容
• 1.4 研究的目的和意义
• 第2章 粗糙集理论基础
• 2.1 粗糙集理论产生和发展
• 2.2 粗糙集理论的基本概念
• 2.2.1 等价关系
• 2.2.2 知识和分类
• 2.2.3 上近似、下近似及边界区
• 2.2.4 近似精度和粗糙度
• 2.2.5 粗糙集实例研究
• 2.2.6 约简和核
• 2.2.7 区分矩阵的属性约简
• 2.3 连续属性离散化
• 2.3.1 连续属性离散化的必要性
• 2.3.2 连续属性离散化概念和分类
• 2.3.3 有效离散化的标准
• 2.3.4 典型的有监督离散化方法
• 2.3.5 信息熵的离散算法
• 2.3.6 NaiveScaler 离散化方法
• 2.4 粗糙集理论在银行卡故障诊断中应用
• 2.5 其他相关开发技术研究
• 2.5.1 编程语言Python
• 2.5.2 可扩展标记语言（XML）和SAX 模块
• 2.6 本章小结
• 第3章 银行卡故障诊断系统的设计
• 3.1 银行卡故障诊断系统概述
• 3.1.1 银行卡故障诊断系统项目背景
• 3.1.2 银行卡故障诊断系统概述
• 3.2 银行卡故障特点分析
• 3.2.1 银行卡交易系统的基础构件
• 3.2.2 核心构件联机事务处理CICS
• 3.2.3 银行卡交易系统故障表现特征
• 3.2.4 排除银行卡故障处理流程
• 3.2.5 银行卡故障特点对银行卡故障诊断系统设计和实现的影响
• 3.3 银行卡故障诊断系统设计原则和系统架构
• 3.3.1 银行卡故障诊断系统设计原则
• 3.3.2 银行卡故障诊断系统架构
• 3.4 银行卡故障诊断系统处理流程功能和模块划分
• 3.4.1 银行卡故障诊断系统处理流程
• 3.4.2 银行卡故障诊断系统模块划分
• 3.5 数据库表设计
• 3.5.1 报警数据库设计
• 3.5.2 配置数据库设计
• 3.5.3 监控数据库设计
• 3.6 银行卡故障诊断系统涉及的关键算法
• 3.6.1 连续属性离散化算法
• 3.6.2 约简算法处理流程
• 3.7 本章小结
• 第4章 银行卡故障诊断系统实现
• 4.1 系统实现的开发环境和工具
• 4.2 数据的采集和处理
• 4.2.1 驻留监控程序
• 4.2.2 数据的接收
• 4.2.3 数据解析处理
• 4.3 粗糙集处理实现
• 4.3.1 连续数据离散化
• 4.3.2 粗糙集属性约简实现
• 4.3.3 规则提取实现
• 4.4 故障诊断和处理措施
• 4.4.1 故障诊断过程
• 4.4.2 处理措施
• 4.4.3 实时监控
• 4.5 系统应用效果分析
• 4.5.1 系统应用总体情况
• 4.5.2 部门评审意见
• 4.6 本章小结
• 第5章 总结和展望
• 5.1 总结
• 5.2 展望
• 附录
• 参考文献
• 致谢
• 攻读学位期间发表的学术论文
• 上海交通大学学位论文答辩决议书