基于模糊并行约简的模糊概念漂移探测

• 作者: 张任
• 来源期刊: 微型机与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊数据流 概念漂移 模糊粗糙集 F-模糊粗糙集 模糊并行约简
• 年，卷（期）: 2016,（12）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 55-58
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 3643字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19358/j.issn.1674-7720.2016.12.018

摘要

数据流挖掘是当前数据挖掘研究的一个热点,并且数据流的类型也不尽相同.利用模糊粗糙集和F-粗糙集的基本原理和基本方法,提出了一种对模糊型数据流进行模糊并行约简、删除冗余属性的方法,并运用模糊并行约简中属性重要性的变化探测模糊概念漂移现象.有别于传统方法,该方法利用模糊数据的内部本质特性对模糊概念漂移进行探测,并且通过实例验证其探测模糊概念漂移的可行性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张任	浙江师范大学数理与信息工程学院	2	1	1.0	1.0