RSBR公司_

GDT-RS和RSBR协同使用的脑膜炎数据挖掘。本文介绍了两种基于粗糙集的系统,即广义分布表和粗糙集(GDT-RS)和带布尔推理的粗糙集(RSBR)在脑膜炎数据集中挖掘if-then规则的应用。GDT-RS是一种软混合诱导系统,RSBR作为GDT-RS启动前的预处理步骤,用于实值属性的离散化。我们认为连续值属性的离散化是规则发现过程中一个重要的预处理步骤。我们证明了离散化结果对GDT-RS发现的规则的质量有很大的影响。


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  1. Borowik,Grzegorz:优化互补过程,以有效实现索引生成功能(2019年)
  2. Liu,Yaya;Qin,Keyun;Rao,Chang;Mahamadu,Mahamuda Alhaji:在不完全模糊软集中预测未知数据的对象参数方法(2017)
  3. 科洛莫·帕拉西奥斯,里卡多;冈萨雷斯·卡拉斯科,以色列;López Cuadrado,JoséLuis;García-Crespo,Ángel:ReSySTER:基于模糊和粗糙集的scrum团队角色混合推荐系统(2012)
  4. Qin,Honguu;Ma,Xiuqin;Herawan,Tutut;Zain,Jasni Mohamad:DFIS:不完整软集的新数据填充方法(2012)
  5. Bodjanova,Slavka;Kalina,Martin:模糊关系颗粒的渐进评估:R-相关集(2010)
  6. Sikora,Marek:使用TRS和NetTRS的基于决策规则的数据模型——方法和算法(2010)ioport公司
  7. Al-Qaheri,Hameed;Hassanien,Aboul Ella;Abraham,Ajith:使用粗糙集生成预测规则的通用方案(2009)
  8. 孔国勇、王国勇(2009)基于情感的自我学习;王国勇
  9. 姚义玉:概率粗糙集近似(2008)
  10. Pawlak,Zdzisław;Skowron,Andrzej:粗糙集的雏形(2007)
  11. Sikora,Marek:数据规则模型创建和简化中的规则质量度量(2006)
  12. 钟宁;董菊珍;大杉,濑硕:基于GDT-RS和RSBR的脑膜炎数据挖掘。(2003年)
  13. 宫原和太郎;铃木、裕介;寿代、高崎;内田、通友;高桥、健一;上田、广崎:半结构化web文档中频繁标记树模式的发现(2002)
  14. 钟宁;董菊珍:协同使用GDT-RS和RSBR挖掘脑膜炎数据中的有趣规则(2002)
  15. Yao Zhong,Sogy,ordered Gastruch information;Yao Zhong,2002;ordered Gastruch data;Yao Zhong,Sugy
  16. 钟宁;松下,高海;刘春年:基于文本挖掘代理的个人电子邮件过滤与管理架构(2002)
  17. 钟宁;董菊珍;大杉,濑硕:基于GDT-RS和RSBR的脑膜炎数据挖掘(2001)
  18. 钟宁;斯科夫伦,安德泽吉:基于粗糙集的知识发现过程(2001)