知识发现理论与方法及其应用的研究（可复制论文）.pdf

摘要自二十世纪年代开始,得益于全世界所拥有的巨大数据资源以及将这些数据资源转换为信息和知识资源的巨大需求,知识发现作为一个从大规模数据库中发现有用知识的过程,逐步发展成为一门具有广泛应用的新兴学科。但是目前知识发现的理论体系尚不完善,还没有形成独立完整的学科,而且知识发现的一般原理与针对特定应用领域的有效知识发现工具之间还存在着不小的差距。在这种情况下,本文系统地研究了知识发现已有的理论和概念,阐述了知识发现的整个过程模型,在分析已有的几种知识发现算法基础上,提出了两种知识发现新算法。首先,介绍了知识发现的基本概念和技术。在论述知识发现处理过程模型的同时,介绍了知识发现的功能及其应用。其次,简要讨论了粗糙集、神经网络和模糊集理论。介绍了已有的几种知识发现方法,如基于粗糙集理论的网络,模糊邓惴ê妥畲蠡掷嘀副晁惴ǎ⒍哉庑算法进行了计算机模拟实验。本文提出了一种基于模糊集理论和信息增益分析技术的分类算法,并且由计算机实验证明此算法具有计算量小、无需事先确定分类属性个数且可得到较高分类正确率的优点。本文还提出了一种基于小波包的空间数据库聚类算法,它能有效地处理大型空间数据集合,灵活高效地发现任意形状的簇并成功地处理孤立点噪声,而且对于输入记录顺序不敏感。本文通过实验证明了此方法的对于大规模数据集的最后,对全文研究工作进行了总结,对下一步研究工作做了展望。关键词:知识发现;数据挖掘;粗糙集;模糊集:神经网络;小波包聚类效果。
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髀知识发现的应用价值及选题意义知识发现基本思想在过去的三十年中,计算机硬件稳定的发展导致了功能强大的计算机、数据收集设备和存储介质的大量供应,从而促进了诸如金融投资、医疗、网络信息、科学研究等领域快速增长的海量数据库的发展,理解这些海量数据库已经远远超出了人的能力,而传统的统计技术及数据管理工具面对如此宏大的数据库也只能望洋兴叹。这种“数据丰富,信息贫乏”,诖砹艘桓龃哟蠊婺J菘庵发现有用知识的过程,用于发现重要的数据模式,这对于商务决策、知识库、科学和医学研究有重要的意义。自二十世纪年代开始,得益于全世界所拥有的巨大数据资源以及对将这些数据资源转换为信息和知识资源的巨大需求,知识发现技术逐步发展成为一门具有广泛应用的新兴学科,它在许多应用方面做出了不小的贡献。但是知识发现的理论体系尚不完善,还没有形成一门独立完整的学科,因此有必要加强知识发现的理论研究,使之成为一种主流技术。另外知识发现的一般原理与针对特定应用领域的有效知识发现工具之间还存在着不小的差距,这也是目前知识发现领域急需解决的问题。知识发现指从存放在数据库、数据仓库或其他信息库中的大量数据中提取或“挖掘”有用知识的过程。知识发现技术不但能够学习已有的知识,而且能够发现未知的知识;由知识发现所得到的知识是“显式”的,既能为人所理解,又便于存储和应用,因此知识发现一出现就得到广泛的重视。知识发现是数据库技术、机器学习、模式识别、统计学、人工智能、神经网络、专家系统、数据可视化、信息检索、高性能计算、图像与信号处理和空间数据分析等领域的交叉。除了知识发现外,还有“数据挖掘”ⅰ靶畔⒊槿ⅰ靶畔⒎⑾帧、“智能数据分析”ⅰ靶畔⑹栈瘛鹊瘸品ǔ啊T诠ひ到纭⒚教濉⑹菘庋究领域,“数据挖掘”一词被广泛使用,但是学术界更趋向于使用知识发现这一名称,本文也采用知识发现来表示整个知识挖掘过程,即知识发现就指是一个从数据库、数据仓库或其它信息资源库的大量数据中发掘出有趣知识的过程。知识发现原理与方法及其应用的研究
描述集合囊桓鲎蛹āV挥械北泶锸紼比列举所有如中元素的描述方法更为简单有潜在价值:提取出的模式应该是有意义的,这可以通过某些函数的值来衡量。用知识发现两褚延卸嘀侄ㄒ澹渲械玫焦系氖恰鞍疲知识发现是从数据中识别有效的、新颖的、有潜在价值的以及最终可理解的模式的数据:是指一个有关事实募如学生档案数据库中有关学生基本情况的各条记录怯美疵枋鍪挛镉泄胤矫娴男畔ⅲ俏颐墙徊椒⑾种J兜脑牧稀<负跛有的知识发现技术都可称为是数据驱动的,而不是用户驱动的,也就是说用户在使用这些算法时,只要给出数据,不用告诉算法程序怎么做和期待得到什么结果,一切都是算法自身从给定的数据中自己找出来。新颖:经过知识发现提取出的模式必须是新颖的,至少对系统来说应该如此。模式是否新颖可以通过两个途径来衡量:其一是得到的数据,通过对比当前得到的数据和以前的数据或期望得到的数据之间的差别来判断该模式的新颖程度;其二是通过其内部所包含的知识,通过对比发现的模式与已有的模式的