东篱科研大数据发现系统（DRDS）

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基于概念格的数据驱动不确定知识获取

ISSN号：1003-6059
期刊名称：《模式识别与人工智能》
时间：0
分类：TP311.131[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]西南交通大学信息科学与技术学院,成都610031, [2]重庆邮电大学计算机科学与技术研究所,重庆400065, [3]兰州理工大学计算机与通信学院,兰州730050
相关基金：国家自然科学基金项目（No.60373111）、新世纪优秀人才支持计划项目资助

关键词：概念格, 不确定性, 数据驱动学习, 机器学习, 知识获取, Concept Lattice, Uncertainty, Data- Driven Learning, Machine Learning,Knowledge Acquisition

中文摘要：

在没有领域先验知识的条件下，不确定知识获取是机器学习研究中的一个难题．本文利用决策表和决策规则的不确定性，通过分析决策表、决策规则及概念格的知识表示形式，发现这3种知识表示形式中知识不确定性之间的关系，进而提出基于概念格的数据驱动不确定知识获取算法．仿真实验结果表明，该算法在不确定性知识获取中是有效的．

英文摘要：

Uncertain knowledge acquisition is a problem when no prior domain knowledge is available. The relationship of knowledge uncertainties among three different knowledge presentation models, i.e. decision table, decision rule, and concept lattice, is discovered through analyzing their knowledge presentation styles. A data-driv algorithm based on concept lattice is developed by en automatic uncertain knowledge acquisition using this relationship. Experimental results show that this algorithm is valid for acquiring uncertain knowledge.

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