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摘要:
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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文献信息
篇名 一种基于粗糙-模糊集理论的分类规则挖掘方法
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 粗糙集 模糊集 关联规则 属性约简 规则归纳
年,卷(期) 2006,(2) 所属期刊栏目 数据库与信息处理
研究方向 页码范围 186-187,214
页数 3页 分类号 TP311|O159
字数 1638字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1002-8331.2006.02.055
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 叶水生 南昌航空工业学院计算机系 51 396 9.0 17.0
2 张永 南昌航空工业学院计算机系 78 255 9.0 13.0
3 蔡虹 南昌航空工业学院计算机系 16 69 5.0 8.0
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
粗糙集
模糊集
关联规则
属性约简
规则归纳
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
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