基于粒度的數據流不確定性信息處理.pdf

1、分類號TP391密級單位代碼10618學號11025009墨麼交通戈謦碩士學位論文論文題目：基于粒度的數據流不確定性信息處理TheProcessingofDataStreamUncertainInformationBasedonGranularity研究生姓名：孔穎導師姓名、職稱：朱振國副教授申請學位門類：工學碩士專業(yè)名稱：計算機應用技術論文答辯日期：2013年5月28日學位授予單位：重慶交通大學答辯委員會主席：汪林林教授評閱人：張向一

2、教授2013年5月龍敏副教授摘要隨著計算機網絡、數據庫、通信等技術的飛速發(fā)展，由此引發(fā)了信息數量的爆炸式增長，許多領域出現(xiàn)了高速產生、動態(tài)變化的流式數據，如交通監(jiān)控和網絡管理數據、電信記錄、金融證券交易數據等，研究人員稱這種類型的數據為數據流。相對傳統(tǒng)類型的靜態(tài)數據，數據流具有截然不同的特點：數據流實時非勻速到達，且到達次序獨立，不受系統(tǒng)控制；數據持續(xù)到達，其數量不可預知；數據流原則上只被能訪問一次或有限幾次。因而，數據流應用對數據管理

3、方案和分析技術提出了更高的要求。目前有關數據流的研究引起了諸多行業(yè)的深度關注，尤其是在工業(yè)領域和學術領域。就研究的內容與性質而言，可簡單分為數據流挖掘與數據流管理系統(tǒng)兩類。本文主要探討數據流挖掘中的若干問題。不確定性是客觀事物的一個固有特性，在現(xiàn)實世界中存在大量不確定性數據。不確定性知識發(fā)現(xiàn)的任務就是發(fā)現(xiàn)隱含在這些不確定數據中的信息，尋找并且能夠形式化地表示不確定性中的規(guī)律。對數據流挖掘而言，從數據收集階段、預處理階段以至后續(xù)的數據挖掘

4、及結果評估階段，都存在大量的不確定性。粒度計算是一種新的智能信息處理技術，它包涵了與信息粒度相關的所有理論知識以及具體的實現(xiàn)方法。粒度計算利用分層遞階的思想來處理現(xiàn)實世界中不完整的(Incomplete)、不確定性的(Uncertain)以及不精確(Inaccuracy)的信息。其本質是通過學習并模擬人腦認識和解決現(xiàn)實問題的過程，利用分而治之思想降低原問題的復雜性，并運用啟發(fā)式方法找到問題的近似解。雖然，利用粒度計算來處理問題，得到的往

5、往是一種近似的結果，但這并不阻礙粒計算的運用與發(fā)展。因為現(xiàn)實世界中，對于很多問題并不需要追求精確的結果，只要滿足一定準確度即可。本文在總結和分析國內外已有研究工作的成果與不足的基礎上，借助粒度計算理論對數據流中的不確定性信息處理展開深入研究。利用粒度計算分而治之的思想，通過構建數據自驅動型動態(tài)粒度模型，降低數據流環(huán)境的復雜性，并借助云理論、模糊理論以及其他相關理論對數據流挖掘中有關使用粒度概念而導致的不確定性問題(包括數據流粒度建立過程