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基于概念格的最简规则挖掘算法
被引量:
6
1
作者
邱卫根
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2009年第2期318-324,共7页
概念格是知识处理和数据分析的重要数学工具.概念格快速构造算法对挖掘关联规则非常重要.本文构造了决策表对应的形式背景和概念格模型,分析了扩展不可分辨矩阵、概念格和最简决策规则发现之间的关系:概念格的内涵都来自于扩展不可分辨...
概念格是知识处理和数据分析的重要数学工具.概念格快速构造算法对挖掘关联规则非常重要.本文构造了决策表对应的形式背景和概念格模型,分析了扩展不可分辨矩阵、概念格和最简决策规则发现之间的关系:概念格的内涵都来自于扩展不可分辨矩阵的特征元,最简决策规则的条件元一定是概念格某个结点的内涵缩减.本文给出了形式概念格的快速渐进式构造算法和基于概念格的最简规则获取算法,该算法直观简捷.最后以一个工程实例对本算法的有效性作出了证明.
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关键词
规则获取
形式概念格
扩展不可分辨矩阵
内涵缩减
原文传递
题名
基于概念格的最简规则挖掘算法
被引量:
6
1
作者
邱卫根
机构
广东工业大学计算机学院
清华大学计算机科学与技术系智能技术与系统国家重点实验室
出处
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2009年第2期318-324,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(No.60474072)
文摘
概念格是知识处理和数据分析的重要数学工具.概念格快速构造算法对挖掘关联规则非常重要.本文构造了决策表对应的形式背景和概念格模型,分析了扩展不可分辨矩阵、概念格和最简决策规则发现之间的关系:概念格的内涵都来自于扩展不可分辨矩阵的特征元,最简决策规则的条件元一定是概念格某个结点的内涵缩减.本文给出了形式概念格的快速渐进式构造算法和基于概念格的最简规则获取算法,该算法直观简捷.最后以一个工程实例对本算法的有效性作出了证明.
关键词
规则获取
形式概念格
扩展不可分辨矩阵
内涵缩减
Keywords
Rule Acquisition, Formal Concept Lattice, Extended Indistinguishable Matrix, Intension Reduction
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于概念格的最简规则挖掘算法
邱卫根
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2009
6
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