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摘要:
在模糊关联规则的挖掘过程中,很难预先知道每个属性合适的模糊集.针对该问题,提出基于次胜者受罚竞争学习的模糊关联规则挖掘算法,无需先验知识,即可根据每个属性的性质找出对应的模糊集,并确定模糊集的数目.实验结果表明,与同类算法相比,该算法可以挖掘出更多有趣的关联规则.
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文献信息
篇名 基于RPCL的模糊关联规则挖掘
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 模糊集 隶属度函数 聚类 次胜者受罚竞争学习 关联规则
年,卷(期) 2011,(19) 所属期刊栏目 软件技术与数据库
研究方向 页码范围 44-46
页数 分类号 TP391
字数 3305字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2011.19.013
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 谢皝 上海大学计算机工程与科学学院 2 20 2.0 2.0
2 张平伟 上海大学计算机工程与科学学院 2 20 2.0 2.0
3 罗晟 上海大学计算机工程与科学学院 2 20 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
模糊集
隶属度函数
聚类
次胜者受罚竞争学习
关联规则
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
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
总下载数(次)
53
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