毕业设计-毕业论文-基于粗糙集理论的网络评教研究

摘 要数据的约简包括属性约简和属性值约简[1]，现在数据约简的方法很多，粗糙集理论是数据约简和数据挖掘的重要工具，数据约简和数据挖掘相互联系，它们没有必然的划分界限，通过粗糙集工具和决策树工具以

摘要 数据的约简包括属性约简和属性值约简[1]，现在数据约简的方法很多，粗 糙集理论是数据约简和数据挖掘的重要工具，数据约简和数据挖掘相互联系，它 们没有必然的划分界限，通过粗糙集工具和决策树工具以及用粗糙集理论建立决 策树的理论可以将数据约简的理论方法加以开发推广，本文通过对数据约简理论 的发散研究，结合现在比较前沿的观点和实例阐明数学工具和方法理论之间的联 系。首先介绍数据约简工具RoughSets理论应用范围和前景，粗糙集理论历史， 特点以及与粗糙集理论相关的基本概念和基本的约简算法（包括A.Skowron提出 的分辨矩阵约简算法和基于可辨识矩阵的启发式约简算法），粗糙集在数据挖掘 中的应用，包括数据挖掘的基本概念，数据挖掘的基本任务（重点介绍了现在流 行的基于决策树的数据分类算法），并且给出了粗糙集在数据挖掘中的应用举例。 用粗糙集理论可以建立决策树，包括决策树的核心技术，粗糙集理论构造决策树 的方法和决策树的应用介绍，现又新提出的双论域下粗糙集数据约简方法。然后 分析国内外网络的教学评估系统的研究成果，并且结合课堂教学质量评价表，将 数据约简理论成功运用于网络评教中。 关键字 ：数据约简，RoughSets理论，数据挖掘，网络的教学评价，离算 化。