一种基于粗糙-模糊集理论的分类规则挖掘方法

蔡虹; 叶水生; 张永

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一种基于粗糙-模糊集理论的分类规则挖掘方法

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提出了一种基于粗糙-模糊集理论的分类规则挖掘方法,以解决信息不完整情况下的推理和决策问题,并给出了该方法的流程图.利用基于粗糙集的特征属性约简算法和基于模糊集的决策规则归纳方法,可以挖掘出样本中隐藏的关联规则,形成决策.最后,将其应用于一个具体的信息系统中,结果令人满意,证明该方法是可行的且是有效的.

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来源
《计算机工程与应用》 |2006年第2期|186-187214|共3页
作者
蔡虹; 叶水生; 张永;
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作者单位

南昌航空工业学院计算机系;

南昌;

330063;

南昌航空工业学院计算机系;

南昌;

330063;

南昌航空工业学院计算机系;

南昌;

330063;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类程序设计、软件工程;模糊数学;
关键词
粗糙集; 模糊集; 关联规则; 属性约简; 规则归纳;

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