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數(shù)據(jù)挖掘在農(nóng)業(yè)話題跟蹤中的應(yīng)用張偉

2017-03-14 | pdf | 237KB | 次下載 | 1積分

資料介紹

數(shù)據(jù)挖掘在農(nóng)業(yè)話題跟蹤中的應(yīng)用_張偉

  粗糙集理論是由波蘭華沙理工大學(xué) Z Pawlak 教授在 1982 年提出的,是一種研究不精確、不確定性知識(shí)的數(shù)學(xué)工具。屬性約簡(jiǎn)就是在保持分類能力不變的前提下, 通過對(duì)知識(shí)的化簡(jiǎn)導(dǎo)出問題的決策或分類規(guī)則, 是粗糙集理論中的一個(gè)重要研究課題。它的意義在于可以刪除冗余信息,形成精簡(jiǎn)的規(guī)則庫以便人們(或者機(jī)器人)做出快速、準(zhǔn)確的決策。高效的約簡(jiǎn)算法是粗糙集應(yīng)用于知識(shí)發(fā)現(xiàn)的基礎(chǔ),但屬性的最小約簡(jiǎn)仍是個(gè) NP—hard 問題。為適應(yīng)農(nóng)業(yè)話題上的一些不相容信息系統(tǒng),針對(duì)相容和不相容信息系統(tǒng)都適用的求核方法, 并根據(jù)屬性的重要度運(yùn)用一種啟發(fā)式屬性約簡(jiǎn)算法。啟發(fā)式算法是對(duì)于相容與不相容信息系統(tǒng)都適合的求核方法,可以降低約簡(jiǎn)的復(fù)雜性,并獲得較優(yōu)的結(jié)果。

  式約簡(jiǎn)算法的原理與運(yùn)算過程, 可以更好的應(yīng)用于農(nóng)業(yè)話題跟蹤技術(shù)中,從而解決農(nóng)業(yè)話題跟蹤技術(shù)中的發(fā)掘問題。為了更好的分析以上算法在農(nóng)業(yè)話題跟蹤中的應(yīng)用, 我們用一個(gè)相容農(nóng)業(yè)信息表和一個(gè)不相容農(nóng)業(yè)信息表來具體分析, 通過分析計(jì)算,得出相應(yīng)的結(jié)果,看是否滿足農(nóng)業(yè)話題跟蹤技術(shù)的要求。先對(duì)倉(cāng)庫環(huán)境信息表進(jìn)行分析, 根據(jù)不同時(shí)期倉(cāng)庫內(nèi)的環(huán)境變化情況來跟蹤倉(cāng)庫的整體評(píng)價(jià), 通過啟發(fā)式約簡(jiǎn)算法對(duì)不同時(shí)期倉(cāng)庫內(nèi)的環(huán)境變化情況進(jìn)行運(yùn)算處理, 最后得到關(guān)鍵信息,從而實(shí)現(xiàn)話題的跟蹤監(jiān)測(cè)。這是一張相容信息表:

數(shù)據(jù)挖掘在農(nóng)業(yè)話題跟蹤中的應(yīng)用張偉

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