标题:具有属性析取萎缩-扩张特征的动态数据智能挖掘
作者:徐凤生;闫立梅;史开泉
作者机构:[徐凤生] 德州学院数学科学学院, 德州, 山东 253023, 中国.;[闫立梅] 德州学院数学科学学院, 德州, 山东 253023, 中国.;[史开泉] 山东大学数学与系统科学学院, 济 更多
来源:计算机科学
出版年:2015
卷:42
期:5
页码:215-220
关键词:S-粗集; 属性析取; 动态数据生成; 数据推理; 数据智能挖掘; 应用
摘要:S-粗集(singular rough sets)是把动态特征引入到Z.Pawlak粗集中对其加以改进而提出的,S-粗集具有动态特征。S-粗集具有3种形式:单向S-粗集(one direction singular rough sets)、单向S-粗集对偶(dual of one direction singular rough sets)与双向S-粗集(two direction singular rough sets);在一定条件下,单向S-粗集、单向S-粗集对偶与双向S-粗集被还原成Z.Pawlak粗集。利用单向S-粗集和单向S-粗集对偶给出具有属 性析取特征的动态数据智能挖掘与应用;属性析取是数据具有的逻辑特征之一。主要结果是:利用单向S-粗集、单向S-粗集对偶结构,给出属性析取萎缩-扩张 特征的动态数据生成与它的属性析取萎缩-扩张关系;给出数据推理与推理模型;利用数据推理给出动态数据智能挖掘定理;利用这些理论结果,给出动态数据智能 挖掘-智能认知的应用。
收录类别:CSCD
资源类型:期刊论文
原文链接:http://kns.cnki.net/kns/detail/detail.aspx?FileName=JSJA201505044&DbName=CJFQ2015
TOP