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概念格上规则提取的一般算法与渐进式算法

     

摘要

许多研究表明概念格是数据分析与规则提取的一种有效工具.本文首先提出一种在对象与描述符数目较多、概念聚类具有一定规模条件下,在已建造好的概念格上有效地提取规则的算法.这种方法主要依据格结点的直接泛化来产生相应无冗余规则;然后改进了一种渐进式更新概念格与相应Hasse图的算法,并将之应用于渐进式提取规则.目前,这些方法已用于我们所开发的数据库知识发现工具原型系统中.

著录项

  • 来源
    《计算机学报》|1999年第1期|66-70|共5页
  • 作者单位

    合肥工业大学计算机与信息学院人工智能应用研究室,合肥,230009;

    合肥工业大学计算机与信息学院人工智能应用研究室,合肥,230009;

    合肥工业大学计算机与信息学院人工智能应用研究室,合肥,230009;

    合肥工业大学计算机与信息学院人工智能应用研究室,合肥,230009;

    合肥工业大学计算机与信息学院人工智能应用研究室,合肥,230009;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 人工智能理论;
  • 关键词

    概念格; Galois格; 规则; 数据库知识发现; 算法;

  • 入库时间 2023-07-25 14:02:37

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