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集成广义泛化分配表和概念格的矿山缺省规则挖掘方法
1
作者
杨敏
李瑞霞
汪云甲
《煤炭学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第9期1228-1233,共6页
针对传统缺省规则知识挖掘算法易出现规则繁复、提取和存储不便等不足,提出了基于泛化分配表(GDT)和约简概念格(CL)优势互补的GDTCL缺省规则挖掘模型.模型采用GDT求取条件属性的属性子集,有效地解决了利用粗集理论进行求解会面临的NP问...
针对传统缺省规则知识挖掘算法易出现规则繁复、提取和存储不便等不足,提出了基于泛化分配表(GDT)和约简概念格(CL)优势互补的GDTCL缺省规则挖掘模型.模型采用GDT求取条件属性的属性子集,有效地解决了利用粗集理论进行求解会面临的NP问题.利用扩展概念格来表达GDT泛化层次的蕴含关系及规则强度和支持度的限制关系,通过概念格的约简算法完成缺省规则的挖掘.最后,进行了矿山缺省规则知识发现的实例验证,结果表明,该模型能从不完整矿山信息系统中挖掘出规则长度齐整、易于存储和应用匹配的无重复缺省规则.
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关键词
泛化分配表
约简概念格
缺省规则
数据挖掘
矿山决策
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职称材料
一种基于GDT的缺省规则发现算法
被引量：
1
2
作者
齐红
刘大有
+1 位作者
刘亚波
崔广才
《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
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.
关键词
泛化分配表
缺省规则
不一致性
不完全性
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职称材料
题名
集成广义泛化分配表和概念格的矿山缺省规则挖掘方法
1
作者
杨敏
李瑞霞
汪云甲
机构
中国矿业大学环境与测绘学院
江苏省资源环境信息工程重点实验室
太原理工大学阳泉学院
出处
《煤炭学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第9期1228-1233,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(50534050)
中国矿业大学校科研基金资助项目(2007A033)
文摘
针对传统缺省规则知识挖掘算法易出现规则繁复、提取和存储不便等不足,提出了基于泛化分配表(GDT)和约简概念格(CL)优势互补的GDTCL缺省规则挖掘模型.模型采用GDT求取条件属性的属性子集,有效地解决了利用粗集理论进行求解会面临的NP问题.利用扩展概念格来表达GDT泛化层次的蕴含关系及规则强度和支持度的限制关系,通过概念格的约简算法完成缺省规则的挖掘.最后,进行了矿山缺省规则知识发现的实例验证,结果表明,该模型能从不完整矿山信息系统中挖掘出规则长度齐整、易于存储和应用匹配的无重复缺省规则.
关键词
泛化分配表
约简概念格
缺省规则
数据挖掘
矿山决策
Keywords
generalization distribution table
reduced concept lattice
default rules
data mining
mine decision
分类号
P208 [天文地球—地图制图学与地理信息工程]
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职称材料
题名
一种基于GDT的缺省规则发现算法
被引量：
1
2
作者
齐红
刘大有
刘亚波
崔广才
机构
吉林大学计算机科学与技术学院
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
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)
+1 种基金
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.
文摘
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.
关键词
泛化分配表
缺省规则
不一致性
不完全性
Keywords
generalization distribution table
default rules
inconsistency
incompleteness
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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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
集成广义泛化分配表和概念格的矿山缺省规则挖掘方法
杨敏
李瑞霞
汪云甲
《煤炭学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009
0
在线阅读
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职称材料
2
一种基于GDT的缺省规则发现算法
齐红
刘大有
刘亚波
崔广才
《吉林大学学报（理学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2004
1
在线阅读
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职称材料
已选择
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参考文献
引证文献
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