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基于概念格的最简规则挖掘算法
  • ISSN号:1003-6059
  • 期刊名称:《模式识别与人工智能》
  • 时间:0
  • 分类:TP181[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] TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]广东工业大学计算机学院,广州510090, [2]清华大学计算机科学与技术系智能技术与系统国家重点实验室,北京100084
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(No.60474072)
作者: 邱卫根[1,2]
中文摘要:

概念格是知识处理和数据分析的重要数学工具.概念格快速构造算法对挖掘关联规则非常重要.本文构造了决策表对应的形式背景和概念格模型,分析了扩展不可分辨矩阵、概念格和最简决策规则发现之间的关系:概念格的内涵都来自于扩展不可分辨矩阵的特征元,最简决策规则的条件元一定是概念格某个结点的内涵缩减.本文给出了形式概念格的快速渐进式构造算法和基于概念格的最简规则获取算法,该算法直观简捷.最后以一个工程实例对本算法的有效性作出了证明.

英文摘要:

The concept lattice is an important mathematic tool for knowledge treatment and data analysis, its efficient construction algorithm is significant in rules acquisition of decision table. In this paper, the formal context and concept lattice model of decision table are constructed, the relationships among the extended indistinguishable matrix, concept lattice and minimal rule are analyzed. All the concept node intension comes from property element of extended indistinguishable matrix and all the condition properties of optimal decision rule are from the intension reduction of a concept lattice node. Two algorithms are developed for constructing the corresponding concept lattice incrementally and acquisition of minimal decision rule based on the concept lattice, and their simplicity and efficiency are proved by an enterprise example.

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期刊信息
  • 《模式识别与人工智能》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会 中国自动化学会
  • 主办单位:国家智能计算机研究开发中心 中国科学院合肥智能机械研究所
  • 主编:郑南宁
  • 地址:安徽省合肥市蜀山湖路350号中国科学院合肥智能机械研究所
  • 邮编:230031
  • 邮箱:bjb@iim.cas.cn
  • 电话:0551-5591176
  • 国际标准刊号:ISSN:1003-6059
  • 国内统一刊号:ISSN:34-1089/TP
  • 邮发代号:26-69
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 被引量:10169