×

一种基于粗糙集的动态维护方法,用于粗化和细化属性值的近似值。 (英语) Zbl 1211.68420号

概要:在粗糙集理论中,概念的上下近似值将随着信息系统的变化而动态变化。如何根据原始信息更新近似值是一项重要的任务,有助于提高知识发现的效率。本文主要研究属性值粗化或细化时动态更新近似值的方法。主要贡献包括:(1)定义了信息系统中属性值的粗化和细化,介绍了属性值粗化和精炼的性质和原理;(2) 根据属性值粗化和细化的上下近似分析动态维护的属性;(3) 提出一种增量算法,将概念的近似值更新为粗化或细化属性值;最后(4)验证了所提方法处理给定概念近似值的动态维护的有效性。

MSC公司:

68立方英尺 知识表示

软件:

瑞亚
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
全文: 内政部

参考文献:

[1] Zadeh,模糊逻辑=文字计算,IEEE Trans-Fuzzy Syst 4(1)pp 103–(1996)·兹伯利0947.03038
[2] 林,邻域系统-模糊集和粗糙集的定性理论,高级机器智能软计算4第132页-(1997)
[3] 林,二元关系上的粒度计算I:数据挖掘和邻域系统,粗糙集知识发现18页107–(1998)·Zbl 0927.68089号
[4] Zadeh,朝向模糊信息粒化理论及其在人类推理和模糊逻辑中的中心地位,模糊集系统19(1),第111–(1997)页·Zbl 0988.0304号
[5] Zadeh,《关于软计算、粒度计算及其在信息/智能系统的概念、设计和使用中的作用的一些思考》,《软计算2(1)》第23页–(1998)·Zbl 05471048号 ·doi:10.1007/s005000.50030
[6] Zadeh,《从不精确到粒度概率》,模糊集系统154(3),第370页–(2005)·Zbl 1106.60002号
[7] 林天。数据库和知识库系统中的邻域系统和近似。In:Proc Fourth Int Symp Methodology Intell Syst,海报会议1989 75 86
[8] 林天勇。粒度计算:从粗糙集和邻域系统到信息粒度和文字计算。In:Eur Congr智能技术和软计算1997 1602 1606
[9] 林,《数据挖掘和面向机器的建模:粒度计算方法》,《应用智能杂志》13(2),第113页–(2000)
[10] 姚JT。信息粒度和粒度关系。In:Proc 2005 IEEE 2005粒度计算会议326 329
[11] 姚JT姚YY。机器学习的粒度计算方法。In:2002年第一届模糊系统知识发现国际会议程序732 736
[12] 姚YY。粒度计算:基本问题和可能的解决方案。收录:2000年第五届信息科学联合会会议记录186 189
[13] Yao YY Zhong N粒度计算在知识发现和数据挖掘中的潜在应用。收录:Proc World Multiconf on Systemics,Cybern Informatics 1999 573 580
[14] 姚,信息粒化与粗糙集近似,《国际智能系统杂志》16(1)第87页–(2001)·Zbl 0969.68079号
[15] 姚YY。颗粒计算的观点。收录:Proc 2005 IEEE Int Conf on Granular Computing 2005 85 90
[16] Pawlak,《粗糙集》,《国际计算机信息科学杂志》11,第341页–(1982年)·Zbl 0501.68053号
[17] Pawalk,《粗糙集:数据推理的理论方面》(1991)
[18] Pawlak,《粗糙集基础》,《信息科学》177第3页–(2007年)·Zbl 1142.68549号
[19] Pawlak,《粗糙集:一些扩展》,《信息科学》177,第28页–(2007)·Zbl 1142.68550号
[20] Pawlak,粗糙集和布尔推理,《信息科学》177第41页–(2007)·Zbl 1142.68551号
[21] Ananthanarayana,使用粗糙集进行高效数据挖掘的树结构,模式识别快报24页851–(2003)·兹比尔1053.68036
[22] Skowron,《从决策表中提取规律:粗糙集方法》,《计算智能》11第71页–(1995)
[23] Peters,《知识发现的粗糙集方法》,国际计算智能系统杂志17(2),第109页–(2002)
[24] Tsumoto,使用粗糙集和医学诊断模型从临床数据库中挖掘诊断规则,Inf Sci 162(2),第65页–(2004)·Zbl 1037.68755号
[25] Li,数据挖掘中基于粗糙集的动态属性泛化特征关系方法,基于知识的系统20(5),第485页–(2007)
[26] Reinke,概念描述的增量学习:方法和实验结果,第263页–(1988)
[27] Shusaku,基于粗糙集理论的临床数据库概率规则增量学习,J Am Med Inf Assoc 4 pp 198–(1997)
[28] Guan,集值信息系统,Inf Sci 176(17)pp 2507–(2006)·Zbl 1101.68095号
[29] Tong L An L.基于粗糙集理论的决策规则增量学习。输入:Proc World Congr Intell Control and Automation(WCICA02)2002 420 425
[30] Liu,一种基于改进辨别矩阵的并行近似规则提取算法,Lect Notes Artif Intell 3066第498页–(2004)·Zbl 1103.68888号
[31] 郭思旺,ZY Wu ZC,等。一种基于粗糙集理论的动态增量规则提取算法。收录:机器学习与网络2005年第四届国际会议Proc Fourth Int Conf 1902 1907
[32] Zheng,RRIA:基于粗糙集和规则树的增量知识获取算法,《基础信息》59(2-3),第299页–(2004)·Zbl 1098.68711号
[33] 王,基于变精度粗糙集模型的增量规则获取算法,重庆邮电大学学报(自然科学版),17(6)pp 709–(2005)
[34] Chan,数据挖掘中属性泛化的粗糙集方法,Inf Sci 107 pp 177–(1998)
[35] 李TR马俊旭,等。不完备信息系统属性泛化方法。收录:机器学习和网络2003年国际会议进程1678 1691
[36] 李,数据挖掘中属性泛化的广义粗糙集方法,西南交通大学学报8(1),第69–(2000)页·Zbl 0996.68529号
[37] 李TR Yang N Xu Y,等。不完备信息系统中分类规则挖掘的增量算法。在:Proc Int Conf of the North American Fuzzy Inf 2004 446 449中
[38] 梁,粗糙集理论中的信息熵、粗糙熵和知识粒化,《国际不确定模糊知识系统》12(1)第37页–(2004)·Zbl 1074.68072号
[39] 陈HM Li TR Liu WB,等。属性值粗化和细化时粗糙集理论中近似值的动态维护方法研究。收录:Proc 2009 IEEE Int Conf on Granular Computing 2009 45 48
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。它的项目与zbMATH标识符启发式匹配,并且可能包含数据转换错误。在某些情况下,zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献,而不要求完整或完全匹配。