陕西省教育厅科研计划项目(05JK092)
- 作品数：6 被引量：19H指数：2
- 相关作者：张文宇张铭华贾嵘窦彩兰更多>>
- 相关机构：西安邮电学院西安理工大学更多>>
- 发文基金：陕西省教育厅科研计划项目西安市工业科技攻关计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术环境科学与工程更多>>
- 一种基于有序属性决策系统分类规则提取策略被引量：2
- 2007年
- 分类规则的精度取决于分类算法的构造,论文在综合分析基本粗糙集合概念及其约简算法的基础上,阐述了一种基于准则的有序属性决策系统的数据挖掘算法．为此首先介绍了基于有序属性决策系统的集合表达,然后利用有序属性决策系统中准则集与属性集的基本特征构造上下近似扩展模型,得到准则集决策系统的四个相关参数．并进一步提出相应的数据约简与分类规则提取算法。最后给出了用此算法约简有序属性决策系统的算例,实验结果表明此方法挖掘出的规则简练,更具合理性和可靠性。
- 张文宇
- 关键词：数据挖掘粗糙集决策系统
- 数据挖掘方法在电信网络质量评价中的应用被引量：1
- 2006年
- 当前，智能信息处理已成为众多学科领域研究的重点，在对于高层次智能行为的研究中，大多数研究集中于知识表示和符号推理。由于知识的表示随着计算机技术的高速发展被赋予新的意义，知识将与大量观察和实验数据的处理、归纳、分类相联系。
- 窦彩兰张文宇
- 关键词：电信网络智能信息处理知识表示计算机技术
- 基于模糊-粗糙模型的逼近精度分类规则提取策略被引量：2
- 2008年
- 为了处理具有连续属性的决策系统,利用模糊理论与粗糙理论在处理不确定性问题方面的差异性,提出一种基于模糊-粗糙模型的逼近精度分类规则提取策略.首先利用模糊π函数对决策系统中的连续属性构造三个模糊参数进行模糊化,从而确定条件属性的模糊区域;再根据模糊相似关系构造模糊相似矩阵,然后基于模糊等价类划分的概念,提出了利用逼近精度近似度量的数据挖掘方法进行属性约减,最后应用实例说明如何在决策表中发现分类规则.实验结果表明此方法挖掘出的规则简练且合理可靠.
- 张文宇
- 关键词：模糊集粗糙集隶属函数
- 粗糙逼近近似度量在分类规则挖掘中的应用被引量：1
- 2007年
- 为了提高决策系统的分类质量,探讨了一种在数据仓库中基于粗糙逼近近似度量的挖掘分类规则策略.首先介绍了数据集中挖掘分类规则的基本原理,并利用粗糙集理论中粗糙逼近近似度量概念,根据决策表条件属性重要性度量及条件属性对决策类划分的逼近近似度量,提出了基于改进粗糙逼近近似度量的数据挖掘进行属性约减方法,最后举例说明了如何在数据库中发现分类规则.实验结果表明此方法挖掘出的规则简练且合理可靠.
- 贾嵘张文宇
- 关键词：数据挖掘粗糙集决策系统
- 基于面向属性泛化及信息增益的数据挖掘方法研究被引量：3
- 2006年
- 针对面向属性的归纳方法及粗糙集方法对知识粒性连续性的特点,将两者有机结合,利用面向属性归纳方法对数据进行泛化,再用属性的信息增益技术寻找泛化属性之间的数据依赖关系,能快速地在数据集中挖掘分类规则。将其应用于经典的仿真算例中,仿真结果合理、可靠。
- 张文宇张铭华
- 关键词：数据挖掘粗糙集信息增益
- 数据挖掘过程中连续属性离散化新方法研究被引量：10
- 2007年
- 在知识发现和机器学习领域里,许多数据挖掘方法如基于粗集的数据挖掘工具等需要使用离散的属性值,但实际观测到的大多是连续性属性数据,这对许多新型数据挖掘工具的研究带来了不便.本文针对以上问题,在综合分析目前连续属性离散化方法的基础上,提出了一种基于数据分布特征的连续属性离散化新方法,并用经典算例验证了此算法,实验结果表明该方法具有合理性和可行性.
- 张文宇
- 关键词：知识发现数据挖掘离散化数据分布
