隨著社會發(fā)展的日益復(fù)雜化,信息的復(fù)雜化和海量化使得數(shù)據(jù)挖掘成為時代研究的一個主題,從而涌現(xiàn)出許多數(shù)據(jù)挖掘方法,而模糊和粗糙方法就是兩個有力數(shù)據(jù)挖掘工具,粗糙集主要是通過屬性的約簡實現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘的功能,但由于它的主要數(shù)學(xué)基礎(chǔ)是等價關(guān)系,所以在實際應(yīng)用時受到許多限制,圍繞等價關(guān)系,有些人提出相容關(guān)系、相鄰關(guān)系、優(yōu)勢關(guān)系、模糊等價關(guān)系等拓展關(guān)系,同時不少人提出了許多屬性約簡的算法,但由于這些關(guān)系的局限性,還是經(jīng)常存在數(shù)據(jù)的一致性問題、連續(xù)屬性的離散化問題、受不完備數(shù)據(jù)影響的問題等。在這里,本文通過分析一些現(xiàn)象及以往數(shù)學(xué)定義的單調(diào)的局限性,認(rèn)為世界是模糊單調(diào)的,結(jié)合模糊和粗糙的理論方法提出了模糊粗糙單調(diào)概念和關(guān)系,并提出一些數(shù)學(xué)模型,討論了模糊單調(diào)關(guān)系的一些定義及粗糙性質(zhì),指出該關(guān)系與等價關(guān)系及以往的單調(diào)關(guān)系之間的關(guān)系,進行了相應(yīng)的粗糙性質(zhì)拓展。在模糊粗糙單調(diào)模型的基礎(chǔ)上,結(jié)合序與映射的理論,提出區(qū)間劃分的方法,并提出一些數(shù)據(jù)挖掘的算法,通過實驗驗證了算法的有效性,通過與其他屬性約簡算法的對比分析,體現(xiàn)了算法的優(yōu)點。最后把模糊粗糙單調(diào)的方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法結(jié)合應(yīng)用。具體的創(chuàng)新點如下:（1）提出并... 

【文章來源】：華南理工大學(xué)廣東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：144 頁

【學(xué)位級別】：博士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)
        1.1.1 數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)的概念
        1.1.2 數(shù)據(jù)挖掘的步驟及任務(wù)類型
        1.1.3 數(shù)據(jù)挖掘方法
        1.1.4 數(shù)據(jù)挖掘的國內(nèi)外狀況
    1.2 模糊集理論發(fā)展?fàn)顩r
    1.3 粗糙集理論概述
        1.3.1 粗糙集國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀
        1.3.2 粗糙集模型研究現(xiàn)狀
        1.3.3 粗糙集有效算法研究
        1.3.4 粗糙集應(yīng)用研究
    1.4 模糊和單調(diào)結(jié)合研究
    1.5 污水處理現(xiàn)狀與問題
        1.5.1 污水處理現(xiàn)狀
        1.5.2 模糊和粗糙方法與污水處理
        1.5.3 污水處理中存在的問題
    1.6 本文的研究內(nèi)容和組織結(jié)構(gòu)
第二章 模糊和粗糙基礎(chǔ)理論及模糊粗糙單調(diào)模型
    2.1 模糊理論基礎(chǔ)
    2.2 集合相關(guān)理論基礎(chǔ)
    2.3 粗糙集理論基礎(chǔ)
        2.3.1 知識與知識庫
        2.3.2 粗糙集的基本定義及性質(zhì)
        2.3.3 知識約簡及知識表達系統(tǒng)
    2.4 模糊粗糙單調(diào)模型
        2.4.1 模糊單調(diào)模型定義
        2.4.2 模糊單調(diào)模型的粗糙定義及性質(zhì)
    2.5 模糊單調(diào)關(guān)系與等價關(guān)系之間的關(guān)系及性質(zhì)
    2.6 本章小結(jié)
第三章 兩種模糊粗糙單調(diào)數(shù)據(jù)挖掘算法及在污水處理中應(yīng)用
    3.1 引言
    3.2 序與單調(diào)映射
    3.3 等距離區(qū)間劃分方法
    3.4 基于區(qū)間最小值的模糊粗糙單調(diào)數(shù)據(jù)挖掘算法
        3.4.1 基于區(qū)間最小值的模糊單調(diào)依賴關(guān)系定義
        3.4.2 模糊遞增關(guān)系的參數(shù)及性質(zhì)
        3.4.3 基于區(qū)間最小值的模糊粗糙單調(diào)數(shù)據(jù)挖掘算法
        3.4.4 算法的決策規(guī)則
    3.5 基于區(qū)間平均值的模糊粗糙單調(diào)數(shù)據(jù)挖掘算法
        3.5.1 基于區(qū)間平均值的模糊單調(diào)依賴關(guān)系定義
        3.5.2 模糊遞增關(guān)系的參數(shù)及性質(zhì)
        3.5.3 基于區(qū)間平均值的模糊粗糙單調(diào)數(shù)據(jù)挖掘算法
        3.5.4 算法的決策規(guī)則
    3.6 兩種數(shù)據(jù)挖掘算法在污水處理中的應(yīng)用
    3.7 兩種算法的討論分析及與其他約簡算法的比較
    3.8 本章小結(jié)
第四章 基于包含度的模糊粗糙單調(diào)數(shù)據(jù)挖掘算法及在污水處理中應(yīng)用
    4.1 引言
    4.2 包含度
    4.3 基于包含度的模糊粗糙單調(diào)模型
        4.3.1 單調(diào)及映射
        4.3.2 模糊包含單調(diào)依賴關(guān)系定義及區(qū)間劃分
        4.3.3 模糊單調(diào)關(guān)系模型及其隸屬函數(shù)定義
        4.3.4 模糊包含單調(diào)模型參數(shù)性質(zhì)
    4.4 基于包含度的模糊粗糙單調(diào)數(shù)據(jù)挖掘算法及應(yīng)用
        4.4.1 模糊包含單調(diào)的數(shù)據(jù)挖掘算法
        4.4.2 在污水處理中的應(yīng)用
    4.5 與其他屬性約簡算法的比較
    4.6 本章小結(jié)
第五章 模糊粗糙單調(diào)和RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在污水處理中的結(jié)合應(yīng)用
    5.1 污水溶解氧的控制模型
        5.1.1 溶解氧控制簡介
        5.1.2 溶解氧的過程模型
        5.1.3 溶解氧的離散時間模型
        5.1.4 溶解氧的設(shè)置點控制模型
    5.2 RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)溶解氧控制中應(yīng)用
        5.2.1 RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計
        5.2.2 基于遺傳進化算法的RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化
        5.2.3 實驗仿真
        5.2.4 存在問題
    5.3 模糊粗糙單調(diào)的RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在污水處理中應(yīng)用
    5.4 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻
攻讀博士學(xué)位期間取得的研究成果
致謝
附件


【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
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[8]數(shù)據(jù)挖掘的建模及在生物信息學(xué)中的應(yīng)用研究[D]. 沈紅斌.上海交通大學(xué) 2006
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[10]基于粗糙集理論的決策信息系統(tǒng)知識獲取研究[D]. 瞿彬彬.華中科技大學(xué) 2006



本文編號：3211117