【摘 要】
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本文介绍了粗集及其相关理论,比较了用于属性约简的数据分析方法和分明矩阵与布尔逻辑方法,发现前者易于程序实现,而后者通常用于进行理论分析推导,故本文采用数据分析方法进
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本文介绍了粗集及其相关理论,比较了用于属性约简的数据分析方法和分明矩阵与布尔逻辑方法,发现前者易于程序实现,而后者通常用于进行理论分析推导,故本文采用数据分析方法进行属性约简.研究了属性值约简的数据分析方法,提出了基于数据分析方法的属性值约简算法.用粗集理论进行数据挖掘首先要对数据进行预处理,本文利用默认值法(即均值法)实现不完备数据的填补;利用等价关系矩阵判断数据的不一致性,借鉴遗传算法中关于支持度、置信度、覆盖度和适应函数的基本概念,提出一种优胜劣汰算法去除不一致数据;利用简单的SQL语句识别与删除冗余数据;利用基于布尔逻辑和Rough集理论相结合的离散化方法对数据进行离散化.本文着重研究了基于粗集理论的浮选数据的挖掘方法,并在此基础上建立了浮选过程的粗糙控制模型.随后针对该控制模型不能处理超出控制规则集之外的数据的缺点(即不能自学习的缺点),结合神经网络在这方面的优势,提出了一种基于粗集神经网络的控制模型.
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