节点文献

知识挖掘与它的链式特征

Knowledge mining and its chain type properties

  • 推荐 CAJ下载
  • PDF下载
  • 不支持迅雷等下载工具,请取消加速工具后下载。

【作者】 孟令存刘月兰郝秀梅

【Author】 MENG Ling-cun1,LIU Yue-lan2,HAO Xiu-mei3 1.Jining Vocational and Technical College,Jining,Shandong 232037,China 2.Department of International Trade,Shandong Youth Administrative College,Ji’nan 250014,China 3.Department of Statistics and Mathematics,Shandong Finance Institute,Ji’nan 250014,China

【机构】 济宁职业技术学院山东省青年管理干部学院国际贸易系山东财政学院统计与数理学院 山东济宁232037济南250014

【摘要】 利用S-粗集与它的属性迁移,提出f、知识、挖掘度概念,讨论了属性迁移与知识挖掘的数量关系;给出了f、知识链式定理和f、知识最小、最大挖掘度定理。最后,给出了"f知识挖掘的实例分析。

【Abstract】 This paper presents the concepts of f, knowledge and mining degree by using S-rough set and its attribute transfer,and discusses the relation between attribute transfer and knowledge mining data property.This paper gives some knowledge chain theorems and minimum,maximum mining degree theorem of f,.Finally,this paper presents an analysis on  knowledge mining example.

【基金】 山东省自然科学基金(the Natural Science Foundation of Shandong Province of China under Grant No.Y2004A04);山东省科学发展计划项目(the Science Development Plan of Shandong Province of China under Grant No.B2006053)
  • 【文献出处】 计算机工程与应用 ,Computer Engineering and Applications , 编辑部邮箱 ,2007年19期
  • 【分类号】TP182
  • 【被引频次】1
  • 【下载频次】133
节点文献中: 

本文链接的文献网络图示:

本文的引文网络