数据自动分类问题的研究

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1、中国科学技术大学博士学位论文数据自动分类问题的研究姓名：张巍申请学位级别：博士专业：计算机应用指导教师：蔡庆生20040401中国科学技术大学博士学位论文数据自动分类问题的研究保持。然后根据这个模型要求重构分类器的特点，给出一种递阶的RBF神经网络算法，将这种算法与粒度变换模型结合，构建出基于粒度变换的RBF神经网络分类器构造算法。本文在14个数据集上对这个算法进行了全面实验，并和目前国际上的其它算法进行了比较分析。目前企事业单位的数据都处于分布式业务环境中。在这种条件下，如何以比较小的代价，实现分析流程自动化的数据自动分类系统显得至关重要。

2、本文首先基于数据仓库的思想，提出了数据模式和分析模式二元组的概念，把分类分析的流程管理，纳入到了关系数据库自动化管理的范畴。接着分别在C／S和B／S方式下，给出了分布式数据自动分类系统的原型。结合国际上多分类器融合的研究成果，给出了P2P方式下的分布式数据自动分类系统的原型。并在安徽省农经信息管理与决策系统的应用软件中，实现了这些原型。本文的刨新点主要表现在以下三方面：一、从特征的评估测度入手，推导出两种描述特征(或特征子集)和类别相关度的测度SCDcv和SCDEn，并给出了相关的理论依据和严格证明，同时利用这两个测度，构造出真正的可伸缩特征

3、选择算法StaFSOS和EnFSOS。二、根据商空间理论，结合本文在特征选择和RBF神经网络的研究结果，给出了基于粒度变换的分类器构造模型GTM—CORBUNfa。并证明了其对应粒度变换的完备半序格、格树搜索和分类判别函数的性质保持性定理。三、借鉴数据仓库的思想，给出了数据模式和分析模式二元组的概念，把分类分析的流程管理，纳入到了关系数据库自动化管理的范畴。利用这个二元组的概念，分别在C／S、B／S和P2P方式下，给出了数据自动分类系统的原型，并加以实现。本文使用14个经典的分类标准数据集和一个真实数据集，对上述研究结果进行了实验，并和目前国

4、际上的相关算法进行了比较分析。同时我们开发了安徽省农经信息管理与决策系统，在分布式业务环境下实现了数据自动分类系统，并使用这个系统给出了农民负担评估模型。关键词：分类，特征选择，粒度计算、RBF神经网络-2-主里型兰垫查查兰堕圭堂垡鲨苎墼塑!垫坌耋塑垦盟塑窒AbstractDataMiningisaprocessofdiscoveringinterestingknowledgefromlargeamountsofdatastoredindatabases，datawarehouses，andotherinformationrepositori

5、es．ItiSafar-reachingresearchtopicincommunitiesofInducedDatabaseSystem，MachineLearning，StatisticAnalysis＆LearningaswelIasInteractInformationGathering．Generallyspeaking，inlargedataset，therearevariousclassificationrules，andwiththeaimoffindingoutthoserules，AutomaticClassificati

6、oniSknowntobeofavitalresearchissue．Broadapplicationsofclassificationcanbefoundinfollowingfields：TextCategorization，Bioinformatics，CustomerRelationManagement，creditapproval、targetmarketing，store20cation．treatmenteffectivenessandmedicaldiagnosisetc，Inthisthesis，theauthorcarri

7、esoutadeepandcomprehensiveanalysistowardsautomaticclassificationproblem：discussingitSintension(ClassifierConstruction)．extension(FeatureSelection。RuleExtraction)andmathematicalfoundation；summarizingthecurrentresearchsituation，relativeW0rk，someup—to—datetechnologiesanddevelo

8、pments．Andthethesisalsoconcentratesonpresenthotresearchissuesofclassificationinclu