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题名基于粒计算的增量式知识获取方法
被引量：10
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作者
张清华
幸禹可
周玉兰
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机构
重庆邮电大学数理学院
重庆邮电大学计算机科学与技术研究所
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出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2011年第2期435-441,共7页
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基金
重庆邮电大学博士启动基金(A2010-06)
国家自然科学基金(60573068)资助课题
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文摘
该文在研究粒计算理论的基础上,提出了一种基于粒计算的增量式知识获取方法。该方法通过建立决策信息系统原始的知识粒树,对新增数据,在原始知识粒树中查找相匹配的知识粒,并依据决策值更新知识粒树,实现快速高效地处理动态信息系统。算法分析及实验对比结果表明,该方法在动态信息系统知识获取方面优于RGAGC和ID4方法。
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关键词
数据挖掘
知识粒树
粒计算
动态信息系统
增量式知识获取
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Keywords
Data mining
Knowledge granule tree
Granular computing
Dynamic information systems
Incremental knowledge acquisition
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于决策熵的增量式知识获取算法
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作者
胡峰
周静奇
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机构
重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2014年第4期989-992,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61073146
61309014
+2 种基金
61379114)
重庆市基础与前沿研究计划资助项目(cstc2013jcyj A40063)
中国与波兰政府间科技合作基金资助项目(国科外字[2010]179号)
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文摘
为了在知识约简中能够客观地反映决策规则的决策能力,提高约简的效率和识别率,针对动态知识获取这一问题,提出了一种基于决策熵的增量式知识获取算法。该方法利用决策熵能够客观地衡量决策表的决策能力的特点,在现有规则集基础上实现知识的动态更新,避免了重复计算从而提高了知识获取的识别率和效率。最后通过实验说明了该方法的有效性。
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关键词
决策熵
粗糙集
规则树
动态信息系统
增量式知识获取
规则提取
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Keywords
decision information entropy
rough set
rule tree
dynamic information systems
incremental knowledge acquisition
rule extraction
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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