| 粗糙集理论中新的知识发现方法 |
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| 引用本文： | 卫金茂,黄道.粗糙集理论中新的知识发现方法[J].华东理工大学学报(自然科学版),2000(4). |
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| 作者姓名： | 卫金茂 黄道 |
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| 作者单位： | 华东理工大学自动化研究所!上海200237 |
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| 基金项目： | 国家“863”高技术项目基金!资助 ( 863- 511- 84 5- 0 0 7) |
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| 摘 要： | 与现有的基于属性简约的知识发现方法不同 ,本文基于粗糙集合理论定义了 2类新的知识发现 ,即 1、2类知识发现 ( FCKD,SCKD) ,目的是在知识系统动态变化后 ,通过减小知识的粗糙度 ,发现原规则中没有的、有决定性作用的新属性。在此意义下改变规则中属性结构 ,并发现新的规则。定义了两个用于发现新属性的算子 ,并给出两个定理 ,一个推论及其证明 ,最后通过实例 ,对提出的方法作了说明。
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| 关 键 词： | 粗糙集合 知识发现 模糊 不确定 |
New Methods of Knowledge Discovering Based on Rough Set Theory |
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| Abstract: | Two methods of knowledge discovery based on rough set (FCKD and SCKD), unlike those based on reduction of attributes, are presented in this paper. Their function is to find new determinative attributes which the original rules do not possess by reducing vagueness of the rough set when information system has varied dynamically. The structure of attributes is accordingly re constructed and new rules formed. Two operators for finding new attributes are defined, two theorems and an inference formulated. Examples for illustrating the new methods are also given. |
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| Keywords: | rough set knowledge discovering vagueness uncertainty |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ |
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