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关、李贺;胡，冯;韩凤清

一种基于属性顺序的不完备决策表规则归纳算法。 （英语） Zbl 1361.68258号

J.智力。模糊系统。 30，编号21961-969（2016）.
摘要：在数据挖掘中，许多现实生活中的数据集不仅不完整，而且还包含各种知识，并被许多用户共享。不同的用户可能喜欢不同种类的知识。目前，如何从不完整的数据集中挖掘出满足用户需求的规则已成为数据挖掘的重要研究课题之一。本文通过考虑属性顺序，研究了不完备决策表中的决策规则归纳方法。用户的需求由属性顺序描述。然后提出了一种基于属性顺序的层次化决策规则挖掘算法，并对其性能和复杂性进行了研究。给出了一个例子来说明该算法。仿真实验结果表明，与MLEM2算法相比，该算法是有效的。

MSC公司：

68层37 人工智能背景下的不确定性推理
68T05型 人工智能中的学习和自适应系统

关键词：

数据挖掘;粗糙集;不完整的决策表;知识发现
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{L.Guan}等人，J.Intell。模糊系统。30，第2号，961--969（2016；Zbl 1361.68258）
全文： 内政部

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