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题名基于机会认知的类脑智能数据挖掘机制
被引量:3
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作者
宋小芹
王莉丽
张卫星
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机构
郑州大学西亚斯国际学院
郑州大学软件与应用科技学院
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出处
《计算机仿真》
CSCD
北大核心
2016年第11期375-378,共4页
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基金
2016年度河南省高等学校重点科研项目(16A520094)
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文摘
由于类脑智能数据具有协同多种不同的认知能力,对复杂环境具备极强的自适应能力,需要组建类脑智能数据的挖掘机制。但是采用当前的算法建立挖掘机制时,难以精确地消除数据中存在的冗余性,存在数据挖掘误差大的问题。为此提出基于机会认知的类脑智能数据挖掘机制。上述方法融合于时间粒度先对原始数据的时间序列进行分割,完成对数据的预处理,依据马氏距离来调整类脑智能数据变量之间的相关性,通过协方差矩阵得到其特征值和特征向量,将离散化的智能数据在粗糙集理论基础上进行属性的约简,在不损失原有类脑智能数据信息的基础上消除表中的冗余片段,从而组建了基于机会认知的类脑智能数据挖掘机制。实验结果表明,所提方法执行类脑智能数据挖掘效果较好,且挖掘效率较快。
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关键词
机会认知
类脑智能
数据挖掘机制
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Keywords
Opportunity cognition
Brain-like intelligence
Data mining mechanism
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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