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动态信息体系决定规矩发掘模型与利用

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毕业论文范文题目：动态信息体系决定规矩发掘模型与利用，论文范文关键词：动态信息体系决定规矩发掘模型与利用
动态信息体系决定规矩发掘模型与利用毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：传统规矩发掘处理的对象是某个时光点上静态的信息体系,因此获得的常识也是静态的。实际上信息体系通常表示为易变性跟过程性,为了刻画某时光段内信息体系的变更趋势跟变更规矩,本文扩大了动态信息体系模型,提出动态信息体系变换模型跟情势化表示,包含差别信息体系跟趋势信息体系模型,应用毛糙集方法与概念格方法发掘用户感兴趣的动态决定规矩。本文重要工作包含以下多少个方面:1.提出动态信息体系变换模型跟变换规矩的情势化描述。本文扩大了动态信息体系模型,提出基于察看点的动态信息体系变换模型,树破面向信息体（此处忽略..）系变更趋势的类划分机制跟相应的语义,对前提属性变迁与决定属性变迁的相干性进行研究,并给露面向时光序列的变换规矩的情势化描述。以上研究工作扩大了静态信息体系传统分类方法的利用模式,使之能在基于时光序列的动态决定信息体系变更过程中发挥作用,以便发掘决定信息体系变换过程中的变换规矩。2.给出差别信息体系的定义,并以此提出决定规矩发掘算法DI_FindRules。差别信息体系是由两不同时光点的决定表树破的,它描述了决定表之间的前提属性变更量与决定属性变更趋势之间的关联:并提出了差别信息体系上（本文此处忽略..）的一种启发式的决定规矩发掘算法(DI_FindRules算法),与传统的毛糙集决定规矩发掘算法比拟,DI_FindRules算法试图生成最重要的约简,而不生成全部可能的约简,从而进步了规矩发掘的效力。3.构造对象(集)趋势决定表,继而提出趋势概念格的概念。提出了基于时光序列而树破的特定对象(集)的趋势信息体系(或趋势决定表),它描述了在决定表中单个对象(集)随时光的变更属性值的变更趋势。论文扩大了概念格实际,提出了趋势概念格的概念,并给出了高效的趋势概念格建格算法(Create_DecisionLatti（略..）ce算法)、与趋势有关的决定规矩发掘算法(FindRules_DecisionLattice算法)。与传统的建格算法比较,因为树破趋势概念格的目标是提取对象相干的趋势决定规矩,所以建格算法做了改进,省略与决定规矩无关的概念的构建过程,从而在提取雷同决定规矩的前提下,本文采取的算法不仅减少了概念的数量,而且进步了规矩发掘的效力。4.分析了差别信息体系在实际利用中存在的问题。比方:抗噪才能差、规矩数量多、呈现大量新的不一致,提出了RSTT算法,发掘出所有满意支撑度与相信度阈值请求的决定规矩。5.（略..）从上市公司的股票交易日的数据入手,抽取了对股票价格影响较大、反应上市公司财务经营状况的多个属性,构建股票交易的记录决定表。由多个时光点上的股票交易记录决定表,构成动态信息体系的状况序列,便可能利用动态信息体系决定规矩发掘模型对其进行摸索性研究。通过与Lindig算法的分析与比较,本文的建格算法Create_DecisionLattice,决定规矩发掘算法FindRules_DecisionLattice,更加高效,发掘出的规矩更加简洁、有用。

以上为本篇毕业论文范文动态信息体系决定规矩发掘模型与利用的介绍部分。

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