基于粗糙集的感性知识关联规则挖掘研究

• 作者: 孙守迁 徐江 石夫乾
• 来源期刊: 计算机集成制造系统
• 学科: 工学
• 关键词: 感性工学 粗糙集理论 关联规则挖掘
• 年，卷（期）: 2008,（2）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 407-411,416
• 页数: 6页
• 分类号: TP182
• 字数: 3926字
• 语种: 中文

摘要

为有效获取概念设计中的感性信息,提出了一种基于粗糙集的感性知识关联规则挖掘方法.首先,在用户进行感性调查与产品造型特征组合评价的基础上,运用统计学方法,生成一个由感性词汇索引的决策表;其次,通过粗糙集理论对相关属性进行约简,以提取对相应感性评价贡献较大的造型特征;再次,进一步构造出基于粗糙集的关联运算法则及规则合并,以缩小决策表规模.最终得到了关键特征对感性描述的强关联规则集,并以此引导概念设计定位和开发.实例证明,该方法在手机产品的感性知识关联规则挖掘中得到了较好的应用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙守迁	浙江大学计算机学院现代工业设计研究所	117	2790	29.0	48.0
2	徐江	浙江大学计算机学院现代工业设计研究所	10	240	5.0	10.0
3	石夫乾	浙江大学计算机学院现代工业设计研究所	3	76	3.0	3.0