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摘要:
信息融合数据源的聚类分析对于信息融合过程的算法管理具有重要意义.本文首先提出一种多粒度模糊聚类方法对采集的数据源样本进行聚类分析,得到样本的聚类树.在此基础上,提出一种基于熵增益率的多粒度连续属性离散化算法,将数据源属性离散化.最终得到聚类结果的特征描述,为今后的规则提取做好准备.实验表明:基于多粒度的数据源分析方法是有效的.
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文献信息
篇名 信息融合数据源的多粒度聚类与描述
来源期刊 华东理工大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 信息融合 数据源 多粒度 模糊聚类 离散化
年,卷(期) 2008,(4) 所属期刊栏目 信息科学与工程
研究方向 页码范围 598-603
页数 6页 分类号 TP391
字数 4809字 语种 中文
DOI
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 姜丽 华东理工大学信息科学与工程学院 6 30 3.0 5.0
3 林家骏 华东理工大学信息科学与工程学院 171 1083 15.0 26.0
6 宋俊典 华东理工大学信息科学与工程学院 3 7 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
信息融合
数据源
多粒度
模糊聚类
离散化
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
华东理工大学学报(自然科学版)
双月刊
1006-3080
31-1691/TQ
16开
上海市梅陇路130号
4-382
1957
chi
出版文献量(篇)
3399
总下载数(次)
2
总被引数(次)
27146
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