| 概念格与粗糙集 |
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| 引用本文： | 王俊红,梁吉业.概念格与粗糙集[J].山西大学学报(自然科学版),2003,26(4):307-310. |
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| 作者姓名： | 王俊红 梁吉业 |
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| 作者单位： | 山西大学,计算机科学系,山西,太原,030006 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金 (6 0 2 75 0 19)，山西省自然科学基金 (2 0 0 310 36 ) |
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| 摘 要： | 概念格与粗糙集都是有效的数据分析方法，它们已广泛应用于机器学习、人工智能、知识发现等领域．概念格与粗糙集在数据分析方面有相似之处，并且粗糙集的一些概念包括等价类，上、下近似等都可以通过概念格来表示．论述了概念格与粗糙集之间的联系，建立了它们之间的关系，并通过实例进行了解释．
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| 关 键 词： | 概念格 粗糙集 数据分析方法 知识发现 人工智能 |
| 文章编号： | 0253-2395(2003)04-0307-04 |
| 修稿时间： | 2003年6月10日 |
Concept Lattice and Rough Set |
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| WANG Jun-hong,LIANG Ji-ye.Concept Lattice and Rough Set[J].Journal of Shanxi University (Natural Science Edition),2003,26(4):307-310. |
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| Authors: | WANG Jun-hong LIANG Ji-ye |
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| Abstract: | Concept lattice and rough set are efficient methods for data analysis.Those methods have been wildly applied in the field of machine studying,artificial intelligence and knowledge discovery et al.Concept lattice and rough set in data analysis share many common characteristics.And some characters of rough set such as quivalent class,upper and under approximate all can be represented by concept lattice.The association and their relation between concept lattice and rough set were described,and the example is to be explained the definitions. |
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| Keywords: | rough set concept lattice knowledge discovery |
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