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S_P-上阶梯知识挖掘及状态识别算法

Mining of S_p-upper ladder knowledge and algorithm of state recognition
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摘要 单向Sp-粗集中,具有属性集α的知识[x](R-元素等价类[x])具有这样的特征:若α内被补充属性,则[x]内的元素个数被减少。利用这一特征,考虑属性补充的随机性,给出Sp-上阶梯知识,Sp-上阶梯知识的依信度生成,Sp-上阶梯知识属性依赖的原理,给出Sp-上阶梯知识的属性依赖挖掘定理,Sp-上阶梯知识的状态识别算法。 In one direction Sp-rough sets,the knowledge [x](R-element equivalence class [x]) with the attribute set α has such characteristic:If there are new attributes supplemented to α,then the elements in [x] will decrease;By using these characteristics and considering the reliability characteristics of the element transference random,the concepts of Sp-upper ladder knowledge,the generation of depending on reliability of Sp-upper ladder knowledge,and attribute dependence of Sp-upper ladder knowledge are presented.Attribute dependence mining theorem of Sp-upper ladder knowledge,and attribute dependence algorithm are also given.
出处 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第1期45-47,共3页 Computer Engineering and Applications
基金 河南省基础与前沿技术研究重点资助项目(No.082300410040) 河南省教育厅自然科学研究基金(No.2008C120002)
关键词 Sp-上阶梯知识 属性依赖 依信度生成 依赖挖掘 单位圆定理 状态识别 挖掘算法 Sp-upper ladder knowledge attribute dependence generation of depending on reliability dependence mining unit circle theorem state recognition mining algorithm
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