用于知识规则挖掘的粗集归纳中类化方法的研究

摘要：

针对将面向属性的归纳和粗糙集理论相结合的现有类化方法中存在的属性概化过重地依赖于阈值控制以及没有考虑属性动态变化的缺陷,提出了一种新的类化方法,即通过对分层类化方法的研究,在考虑最小信任度和最小支持率两因素的前提下,提出了粗粒度和细粒度区化方法.将设计的方法用于基于粗糙集理论的知识规则挖掘中,从玻璃碎片的动态数据库中提取了有效规则.交通肇事逃逸侦破系统的应用实践验证了方法的有效性.

关键词：粗糙集、知识规则、数据挖掘、区化、分层类化、逃逸侦破

所属期刊栏目：26

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：辽宁省自然科学基金辽科发[2001]113号

在线出版日期：2005-04-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：461-465