|
|||||
|
|
| 基于扩展粗糙集模型的近似概念格规则挖掘研究 | |
| 引用本文： | 丁卫平,管致锦,石振国.基于扩展粗糙集模型的近似概念格规则挖掘研究[J].南京邮电大学学报(自然科学版),2009,29(2). |
| 作者姓名： | 丁卫平 管致锦 石振国 |
| 作者单位： | 1. 南通大学,计算机科学与技术学院,江苏,南通,226019 2. 南通大学,计算机科学与技术学院,江苏,南通,226019;南京航空航天大学,信息科学与技术学院,江苏,南京,210016 3. 南通大学,计算机科学与技术学院,江苏,南通,226019;上海大学,计算机工程与科学学院,上海,200072 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金-微软亚洲研究院联合项目，江苏省高校自然科学基础研究项目，南通市应用研究计划，南通大学自然科学基金，南通大学通信与信息系统学科科技创新资助项目 |
| 摘 要： | 粗糙集和概念格是两种不同的知识发现和数据挖掘有效工具,已被广泛应用于许多领域.在对粗糙集和概念格基本理论研究基础上,提出了利用扩展粗糙集模型对概念格近似使其得以改进,即在概念格中引入β-多数蕴涵关系实现概念格中结点近似合并以及近似概念格(ACL)的构建,由此提出概念格粗糙近似和规则挖掘算法(LCBA).最后通过UCI机器学习数据库相关测试表明该算法的可行性和有效性. |
| 关 键 词： | 粗糙集 β-多数蕴涵关系 近似概念格 规则挖掘 |
Research of Approxima Concept Lattice and Rules Mining Based on Extended Rough Sets Model |
|
| DING Wei-ping,GUAN Zhi-jing,SHI Zhen-guo.Research of Approxima Concept Lattice and Rules Mining Based on Extended Rough Sets Model[J].Journal of Nanjing University of Posts and Telecommunications,2009,29(2). | |
| Authors: | DING Wei-ping GUAN Zhi-jing SHI Zhen-guo |
| Institution: | DING Wei-ping1,GUAN Zhi-jing1,2,SHI Zhen-guo1,31.School of Computer Science & Technology,Nantong University,Nantong 226019,China2.College of Information Science , Technology,Nanjing University of Aeronautics , Astronautics,Nanjing 210016,China3.School of Computer Engineering , Science,Shanghai University,Shanghai 200072,China |
| Abstract: | |
| Keywords: | |
| 本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录！ | |