概念格上规则提取的一般算法与渐进式算法

许多研究表明概念格是数据分析与规则提取的一种有效工具．本文首先提出一种在对象与描述符数目较多、概念聚类具有一定规模条件下，在已建造好的概念格上有效地提取规则的算法．这种方法主要依据格结点的直接泛化来产生相应无冗余规则；然后改进了一种渐进式更新概念格与相应Ｈａｓｓｅ图的算法，并将之应用于渐进式提取规则．目前，这些方法已用于我们所开发的数据库知识发现工具原型系统中．

基于粗糙集合理论的知识发现综述

粗糙集合理论是一种新的处理模糊和不确定性的数学工具,它已经应用于机器学习、知识发现、决策支持系统和模式识别等领域.本文阐述了粗糙集合理论的基本思想与特点,介绍了知识发现的一般过程.重点评述了基于粗糙集合理论的知识发现方法,介绍了几个基于粗糙集合理论的典型系统.