摘要
文章研究了基于粒度计算理论的数据分类建模,引入了全粒度空间的概念,定义了集合的粒度表示,给出了概念学习在粒度计算理论中的解释,导出了一个基于数据分类的知识发现模型,从而说明了知识发现可归结为在全粒度空间中寻找目标概念的最佳粒度表示,而各粒度描述的析取构成决策规则的前件。
Data classification modeling is studied based on Granular Computmg.By using complete granularity space,a data set is expressed in granular forms,concept learning is rationally explained by granular computing theory,and then a KDD model based on data classification is educed.It concludes that KDD is to find an optimal granularity expression for an object concept,and the premise of decision rule is the disjunction of the granularities.
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2006年第19期14-16,共3页
Computer Engineering and Applications
基金
国家自然科学基金资助项目(编号:60234030)
广西大学博士科研基金资助项目(编号:DD60004)
关键词
粒度计算
全粒度空间
概念学习
数据分类建模
Granular Computing, Complete Granularity Space,concept learning,data classification modeling
