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Research and Application for Grey Relational Analysis in Multigranularity Based on Normality Grey Number

机译:基于正态灰度数的多粒度灰色关联分析研究与应用

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摘要

Grey theory is an essential uncertain knowledge acquisition method for small sample, poor information. The classic grey theory does not adequately take into account the distribution of data set and lacks the effective methods to analyze and mine big sample in multigranularity. In view of the universality of the normal distribution, the normality grey number is proposed. Then, the corresponding definition and calculation method of the relational degree between the normality grey numbers are constructed. On this basis, the grey relational analytical method in multigranularity is put forward to realize the automatic clustering in the specified granularity without any experience knowledge. Finally, experiments fully prove that it is an effective knowledge acquisition method for big data or multigranularity sample.
机译:灰色理论是小样本,不良信息的一种基本的不确定性知识获取方法。经典的灰色理论没有充分考虑数据集的分布,并且缺乏有效的方法来分析和挖掘多粒度的大样本。鉴于正态分布的普遍性,提出了正态灰度数。然后,构造了正常灰度数之间的相关度的对应定义和计算方法。在此基础上,提出了多粒度的灰色关联分析方法,可以在没有任何经验知识的情况下实现指定粒度的自动聚类。最后,实验充分证明了该方法是大数据或多粒度样本的有效知识获取方法。

著录项

  • 期刊名称 other
  • 作者

    Jin Dai; Xin Liu; Feng Hu;

  • 作者单位
  • 年(卷),期 -1(2014),-1
  • 年度 -1
  • 页码 312645
  • 总页数 10
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种
  • 中图分类
  • 关键词

  • 入库时间 2022-08-21 11:19:36

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