基于不完备决策表的属性约简及规则获取算法的研究的开题报告.docx

基于不完备决策表的属性约简及规则获取算法的研究的开题报告
一、选题背景
属性约简作为数据预处理的重要步骤，在机器学习、数据挖掘、决策分析等领域有着广泛的应用。而不完备决策表是常用的决策表模型，其特点是属性之间存在依赖关系，很多属性之间是可以合并的，这样就可以消减表中的决策规则数量，减少存储和计算资源的消耗。因此，对于不完备决策表的属性约简及规则获取算法的研究是十分有必要的。
二、研究目的
本文旨在研究不完备决策表的属性约简及规则获取算法，通过消减属性和规则，提高决策表的可读性、可维护性和可解释性。并探究约简后属性及其关联规则的有效性和优越性，以期为实际应用中的数据预处理提供新的思路和方法。
三、研究方法
本文的研究方法主要包括如下几个方面：
1.理论分析
首先对不完备决策表的属性约简及规则获取算法进行理论分析，明确算法的基本原理和实现方式。本文将从信息增益、熵值、覆盖度等方面切入，研究属性约简的机制和方法。
2.算法设计
基于不完备决策表的特点，研究属性约简及规则获取算法的设计，加强属性之间的关联性分析，提出相应的规则提取算法，以实现简洁高效的属性约简和规则提取。
3.算法实现
以Python为主要开发语言，实现不完备决策表的属性约简及规则获取算法，并通过实验对算法的有效性和优越性进行验证。
四、论文结构
本文的主要内容将包括以下几个部分：
第一章：绪论。主要介绍研究背景、选题意义、研究方法和研究内容。
第二章：相关理论。主要介绍决策表和不完备决策表的概念、属性重要性评价方法、属性约简方法和规则提取方法等相关理论。
第三章：算法设计。主要介绍基于不完备决策表的属性约简及规则获取算法的设计思路和流程，并对相关的算法原理进行详细说明。
第四章：算法实现。主要介绍基于Python的不完备决策表的属性约简及规则获取算法的实现过程，并通过实验对算法的验证和分析。
第五章：结论与展望。总结论文的研究内容和重点，对算法的优劣进行评估，并对未来研究方向展开讨论。
五、研究意义
本文研究基于不完备决策表的属性约简及规则获取算法，对于解决数据预处理中关键问题有着重要的意义。首先，通过属性约简，可以大幅度减少属性对决策表的复杂度，增强决策表的可读性、可理解性，从而提高机器学习、数据挖掘、决策分析等应用领域的实用性。其次，在不完备决策表中，通过规则提取，可以获取更为准确的决策信息，同时优化决策表的构建和使用，提高决策表的精度和效率。因此，本文研究可为实际问题提供新的解决思路和方法，具有重要的应用和实用价值。