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关系数据流中增减型及循环型知识的发现

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本文借助Rough集理论提出并研究了一种在以关系为单位的数据流中发现“增加”、“减少”等增减型知识以及“良性循环”、“恶性循环”等循环型知识的方法。这些方法可以发现事物间发展的联系及发展的趋势,为决策者提供更强有力的支持。特别是发现各种循环,将为决策者加强“良性循环”,增加效益与成功、摆脱“恶性循环”,避免亏损与失败,提供了重要的依据。这些决策支持是以往的知识发现所没有的。

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来源
《中国人工智能学会第12届全国学术年会》|2007年|283-288|共6页
会议地点哈尔滨
作者
马垣; 宫玺; 汤新明; 董辉;
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作者单位

中国人工智能学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类专家系统、知识工程;
关键词
关系数据库; 数据流增减; 循环型知识; 知识发现;

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关系数据流中增减型及循环型知识的发现

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