摘要
将泛化分配表(GDT)作为假说搜索空间,提出了一种从不一致和不完全的数据中提取缺省规则的算法.使用该算法可以从不一致和不完全的数据中挖掘缺省规则,同时该算法可过滤数据中的噪声,并且可以对未见实例进行预测.
By using a generalization distribution table (GDT) as a hypothesis search space, this paper presents an algorithm to discover default rules from the information system with inconsistencies and incompleteness, by which the default rule can be mined and the noisy in the data can be filtered, and unseen instances can be predicted.
出处
《吉林大学学报(理学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2004年第3期397-401,共5页
Journal of Jilin University:Science Edition
基金
国家自然科学基金(批准号:60173006)
国家高技术研究发展计划项目基金(批准号:2003AA118020)
吉林省科技发展计划重大项目基金(批准号:吉科合字20020303)
吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室资助基金.
关键词
泛化分配表
缺省规则
不一致性
不完全性
generalization distribution table
default rules
inconsistency
incompleteness