基于粗糙集的数据挖掘及其在知识获取中的应用.pdfVIP

第7卷第4期 浙江工贸职业技术学院学报 、，01．7 No．4 2007年12月 JOURNAL OF ZHEJIANG INDUSTRYTRADE POLYTECHNIC Dec．20o7 基于粗糙集的数据挖掘及其在知识获取中的应用 章纪顺，张洁 (浙江工贸职业技术学院，浙江 温州 325003) 摘要：本文介绍了粗糙集的基本理论，并将其作为一种新的数据挖掘工具引入，研究和探讨了基于粗糙集 的数据挖掘过程，及其在加工过程的知识获取中的应用。 关键词：知识获取；粗糙集；加工过程 中图分类号：TP182 文献标识码：B 文章编号：1672—0105(2007)04—0026—06 The Data Mining Based on Roughest and its Application in Knowledge Acquirement Zhang Jishun，Zhang Jie (Zhejiang IndustryTrade Polytechnic Wenzhou Zhejiang 325003) Abstract：As a new tool dealing with vagueness and uncertainty，rough set(RS)is employed for mining data．The basic theories of rough set are introduced，and the method of data mining based on rough set is detailed，which is employed in obtaining of cutting rules in machining process．． Key words：Knowledge acquirement；Rough Set；Machining process； 1前言 知识获取是人工智能的 “瓶颈”” 。目前，知识获取的主要途径包括：1)通过人机交互将操作人 员与专家的知识、经验和窍门输入知识系统；2)通过系统的自学习机制，通过对具象事物的观测现场数 据进行数据挖掘和知识发现。数据挖掘的方法很多，本文将粗糙集作为一种新的方法引入智能系统的数 据挖掘和知识发现中，并将其应用于铣削过程中刀具磨损的规则知识的获取中。 2 粗糙集的简介 粗糙集(Rough set)的概念最早由波兰理工学院的Z．PAWLAK于1982年首次提出，其目的在于研 究知识表达与数据处理中的不确定性问题。粗集理论为知识表达与数据处理提供了一种新框架 。 2．1粗集理论的问题领域 知识是对客观世界的感知与判断能力，知识应用的直接后果依据客观世界对象间的关系对其进行区 别和分类。在知识系统(Knowledge System)的研究中，知识表现为对对象集合的划分能力。如何依据 收：稿日期：2007—11—22 作者简介：章纪顺(1960一 )，男，高级技师，主要研究方向：电子电路、智能制造；张洁(1972一 )，男，博士后， 主要研究方向：计算机数控、数字装备、制造业信息化等。 章纪顺，张洁：基于粗糙集的数据挖掘及其在知识获取中的应用 对象的各种属性进行对象分类，特别是，如何判定各种属性的重要性程度和属性问的相互依赖性以便获 取高效、简洁的分类能力，以及如何处理分类过程中产生的隶属关系不确定问题即对象问的不可分辨关 系(Indiscernabilitv Relation)以便获取最大效能的分类能力，这都成为粗集理论的问题领域。 9 ． 2粗集理论 2．2．1知识表示 对于任何客观对象x可以通过其属性和属性值描述。给定有限非空的客观对象集作为论域(Universe) u，其知识表示系统S=(U，C，D，V，f)，其中CUDA是属性集，C是条件屙陛，D是决策属性，V 是A中所有屙性的屙性值集合(即值域)，f：U X