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基于Rough集的规则学习研究
引用本文:李春生,尹旭日,陈世福.基于Rough集的规则学习研究[J].小型微型计算机系统,2001,22(8):982-984.
作者姓名:李春生  尹旭日  陈世福
作者单位:[1]南京大学计算机软件新技术国家重点实验室,江苏南京210093 [2]南京大学计算机软件新技术国家重点实验室,江苏南
摘    要:Rough Sets方法是一种处理不确定或模糊知识的重要工具,本文在对Rough Sets理论进行深入研究的基础上,提出了一种基于Rough Sets的自增量学习算法,该算法利用简化的差异矩阵和置信度,能较好地进行确定性规则和非确定性规则的学习。

关 键 词:粗糙集  自增长学习  差异矩阵  信息系统  规则学习  非确定性规则  人工智能
文章编号:1000-1220(2001)08-0982-03

AN INCREMENTAL LEARNING ALGORITHM BASED ON ROUGH SETS
LI,Chun,sheng,YIN,Xu,ri,CHEN,Shi,fu.AN INCREMENTAL LEARNING ALGORITHM BASED ON ROUGH SETS[J].Mini-micro Systems,2001,22(8):982-984.
Authors:LI  Chun  sheng  YIN  Xu  ri  CHEN  Shi  fu
Abstract:The Rough set approach is an important tool to deal with uncertain or vague knowledge in AI applications. In this paper, the Rough set theory is deeply investigated, and an incremental learning algorithm based on Rough set theory is proposed. This algorithm can effectively produce deterministic rules or non deterministic rules using the simplified discernibility matrix and the confidence measurement.
Keywords:Rough sets  Incremental learning  Simplified discernibility matrix  Information system  Deterministic rules  Non  deterministic rules
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