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大规模复杂数据集的约简方法
  • ISSN号:1000-3428
  • 期刊名称:《计算机工程》
  • 时间:0
  • 分类: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]甘肃省委党校信息中心,兰州730070, [2]北京航空航天大学复杂数据分析研究中心,北京100083
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(70810307010)
中文摘要:

对样本点数量巨大、用于刻画对象特征的指标众多、带有时空动态特性、包含大量噪声等特点的大规模复杂数据集进行定义。针对大规模复杂数据集的挖掘要求,结合统计分析、粗糙集、模糊集理论中的数据约简思想和方法,提出一种基于样本模糊聚类和粗糙集属性约简的大规模复杂数据集约简方法。

英文摘要:

This paper gives the definition of large-scale complex dataset with characteristics of large,multi-attribute,temporal and spatial,rough.For the problem of large-scale complex dataset mining,according to theory of data reduction of statistics,rough set,fuzzy set,an efficient method is proposed to reduce large-scale complex data based on fuzzy clustering and attribute reduction of rough set.

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期刊信息
  • 《计算机工程》
  • 北大核心期刊(2014版)
  • 主管单位:中国电子科技集团公司
  • 主办单位:华东计算技术研究所 上海市计算机学会
  • 主编:游小明
  • 地址:上海市桂林路418号
  • 邮编:200233
  • 邮箱:ecice06@ecict.com.cn
  • 电话:021-64846769
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-3428
  • 国内统一刊号:ISSN:31-1289/TP
  • 邮发代号:4-310
  • 获奖情况:
  • 1999~2000、2001~2002年度信息产业部优秀期刊奖,2003-2004、2005-2006年度信息产业部电子精品科技...,2007-2008、2009-2010年度工业和信息产业部电子精...,012年度中国科技论文在线优秀期刊一等奖,2013年度中国科技论文在线优秀期刊二等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),波兰哥白尼索引,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:84139