应用模糊法则归纳法探采分类知识.pdf

學年度： 88 學期： 2 校院： 國立中山大學 系所： 資訊管理學系 論文名稱( 中) ：應用模糊法則歸納法探採分類知識 論文名稱(英) ： Using Fuzzy Rule Induction for Mining Classification Knowledge 學位類別： 碩士 語文別： 英文 學號： 8742622 提要開放使用： 是 頁數： 70 研究生( 中)姓： 陳 研究生( 中)名： 昆賢 研究生(英)姓： Chen 研究生(英)名： Kun-Hsien 指導教授( 中)姓名： 張德民 指導教授(英)姓名： Chang, Te-Min 關鍵字( 中) ：資料探採，知識探索，分類知識，模糊法則歸納 關鍵字(英) ： Data Mining, Knowledge Discovery, Classification Knowledge, Fuzzy Rule Induction 摘要( 中) ：隨著電腦化的時代來臨，大型資料庫的應用也日漸普遍， 企業每天產生大量的資料並儲存於資料庫中。若能在資料 庫中找出有用的知識應用將有助於企業的管理工作與日常 作業之運行。於是如何在龐大的資料庫中探採出適用的知 識遂成為近來重要的研究議題。 在不同的知識種類中，分類知識是被廣泛應用的一種。大 部分歸納演算法所得到的分類知識，都是以明確的型態表 示。然而，人類思維的方式卻是傾向於模糊式的思考。本 研究提出一個探採分類知識的方法，以模糊法則的型態表 示出來。整個方法從資料的準備到法則的修裁共有五個步 驟，其中應用 RITIO 演算法做歸納學習。對於類別的推論 則是透過本研究所提出之模糊推理的機制來達成。本研究 將所提的方法應用在數個資料庫上做測試，結果顯示，所 提方法產生的分類知識有較佳的分類能力，因而驗證本研 究所提方法的適用性。 摘要(英) ： With the computerization of businesses, more and more data are generated and stored in databases for many business applications. Finding interesting patterns among those data may lead to useful knowledge that provides competitive advantage in business. Knowledge discovery in database has thus become an important issue to help business acquire knowledge that assists managerial and operational work. Among many types of