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模糊概念格在知识发现的应用及一种构造算法 被引量:21

Research on Fuzzy Concept Lattice in Knowledge Discovery and a Construction Algorithm
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摘要 基于有限L_背景的模糊格在扩展和时空复杂度上有局限 .本文定义了广义的模糊概念格和其上的截运算以简化格构造 ,提出了一种模糊格构造算法 .在概念格结点级上定义了两个模糊参数α和 δ ,以避免提取因高偏差导致的无效规则 .给出一个实例 ,说明了从模糊概念格提取不确定规则、计算规则支持度、置信度的原则、方法 .实现了构造算法与Godin算法的对比实验 ,结果表明本算法在时空性能上要优于Godin算法 . Fuzzy lattice based on finite L_context has limit on expansion and time and spatial complexity. Fuzzy-attributes concept lattice in common sense and cut calculation on it were defined to simplify lattice construction. A construction algorithm was presented. Two fuzzy parameters a and S on level of concept lattice node were defined to avoid extracting invalid association rules induced by high abbreviation. A case was given to demonstrate the principles for abstracting indefinite rules and computing their support and confidence. A comparison experiment between construction algorithm and Godin algorithm was made. The result shows that construction algorithm is superior to Godin algorithm on time-spatial complexity.
出处 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第2期350-353,共4页 Acta Electronica Sinica
基金 国家自然科学基金<分布式概念格数学模型及算法研究>(No.60 2 750 2 2 )
关键词 人工智能 属性模糊概念格 模糊语言变量 知识发现 Algorithms Artificial intelligence Fuzzy sets Knowledge acquisition
  • 相关文献

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共引文献101

同被引文献223

引证文献21

二级引证文献68

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