| 粒度神经网络对数字语言的数据融合 |
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| 引用本文： | 行小帅 焦李成. 粒度神经网络对数字语言的数据融合[J]. 计算机科学, 2002, 29(11): 40-43 |
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| 作者姓名： | 行小帅 焦李成 |
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| 作者单位： | 1. 西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室,西安,710071;山西师范大学物理系,临汾,041994
2. 西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室,西安,710071 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(60133010)，863高技术研究发展计划项目 |
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| 摘 要： | 1 引言知识发现和数据挖掘(Knowledge discoverg and dataMining,简称KDDM)是近几年来随着人工智能和数据库发展起来的一门新兴的数据库技术。其处理对象是海量的日常业务数据,其目的是从大量的数据源中提取人们感兴趣的、有价值的知识和重要的信息。由于计算机和通信技术的迅猛发展,人类活动产生的数据日益增加,大量的各种数据库用于政府事务、科学研究、工业生产、商业管理和其它各个方面。数据的爆炸式增长使KDDM成了一个日益重要的研究领域。所提取的知识可用于问题求解、生产控制、信息管理、判断决策
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| 关 键 词： | 粒度神经网络 数字语言 数据融合 知识发现 数据挖掘 数据库 人工智能 |
Data Fusion of Numerical-Linguistic Based on Granular Neural Networks |
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| Abstract: | This paper presents a neural networks based knowledge discovery and data mining (KDDM) methodology based on granular computing, neural computing,fuzzy computing, linguistic computing, and pattern recognition. A granular neural network (GNN)is designed to deal with numerical-linguistic data fusion and granular knowledge discovery in numerical-linguistic databases. The GNN is able to learn internal granular relations between numerical-linguistic inputs and outputs, and predict new relation in a database. |
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| Keywords: | Granular neural networks Data fusion Data mining Knowledge discovery |
| 本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录！ |
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