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融合粗集和概念格理论的分类知识挖掘模型研究
概念格体现了概念聚类和提升的过程,是可以将知识分类的有效的形式化工具.粗集理论是进行分析模糊性不确定性数据的有力工具,可以利用不可分辨关系和不可分辨类对不确定性数据进行分类。因此对于数据仓库中各种不同类型的海量数据,融合这两种理论可以提高分类知识挖掘的效率与准确程度,有效地指导高级决策管理。本文针对数据仓库数据的特点,提出了一种融合粗集理论和概念格理论的分类知识挖掘模型。
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全国第十五届计算机科学与技术应用学术会议论文集
2003年
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