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基于粒度计算理论的数据分类建模
  • 期刊名称：计算机工程与应用, 2006, 42(19): 14-16.
  • 时间：0
  • 分类：TP182[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构：[1]中南大学信息科学与工程学院,长沙410083, [2]湘潭大学计算机科学系,湖南湘潭411105, [3]广西大学计算机与电子信息学院,南宁530004
  • 相关基金：国家自然科学基金资助项目（编号：60234030）;广西大学博士科研基金资助项目（编号：DD60004）
  • 相关项目：未知环境中移动机器人导航控制的理论与方法研究
作者： 高平安, 蔡自兴, 蒙祖强.
关键词： 粒度计算, 全粒度空间, 概念学习, 数据分类建模, Granular Computing, Complete Granularity Space,concept learning,data classification modeling
中文摘要：

文章研究了基于粒度计算理论的数据分类建模,引入了全粒度空间的概念,定义了集合的粒度表示,给出了概念学习在粒度计算理论中的解释,导出了一个基于数据分类的知识发现模型,从而说明了知识发现可归结为在全粒度空间中寻找目标概念的最佳粒度表示,而各粒度描述的析取构成决策规则的前件.

英文摘要：

Data classification modeling is studied based on Granular Computmg.By using complete granularity space,a data set is expressed in granular forms,concept learning is rationally explained by granular computing theory,and then a KDD model based on data classification is educed.It concludes that KDD is to find an optimal granularity expression for an object concept,and the premise of decision rule is the disjunction of the granularities.

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