基于分类子格融合的概念格分布式分类方法

• 作者: 刘晓平 张玉红 胡学钢
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 分类 分布式 融合 机器学习
• 年，卷（期）: 2007,（9）
• 页码范围: 64-67
• 页数: 4页
• 分类号: TP181
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-7180.2007.09.019

摘要

基于概念格扩展模型提取分类规则具有一定的优越性,将分布的思想引入概念格的分类规则提取过程中有助于进一步提高概念格的时空性能.由于各数据源中数据的差异,使得各数据源上的知识具有一定的局部性,甚至会出现矛盾,因而需要有效的知识融合方法.文中探讨多概念格的分类规则求解,提出基于分类子格的融合方法,理论分析和实验验证表明,该方法能保证规则的完整性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡学钢	合肥工业大学计算机与信息学院	314	3156	27.0	39.0
2	刘晓平	合肥工业大学计算机与信息学院	137	899	16.0	22.0
3	张玉红	合肥工业大学计算机与信息学院	32	260	10.0	14.0