模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2007, Vol. 20 Issue (5): 636-642    DOI:
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基于概念格的数据驱动不确定知识获取*
王燕1,2,3,王国胤1,2,邓维斌2
1.西南交通大学 信息科学与技术学院 成都 610031
2.重庆邮电大学 计算机科学与技术研究所 重庆 400065
3.兰州理工大学 计算机与通信学院 兰州 730050
Concept Lattice Based DataDriven Uncertain Knowledge Acquisition
WANG Yan1,2,3, WANG Guo-Yin1,2 , DENG Wei-Bing2
1.School of Information Science and Technology, Southwest Jiaotong University,
Chengdu 610031
2.Institute of Computer Science and Technology, Chongqing University of Posts
and Telecommunications, Chongqing 400065
3.College of Computer and Communication, Lanzhou University of Technology,
Lanzhou 730050

全文: PDF (371 KB)   HTML (1 KB) 
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摘要 在没有领域先验知识的条件下,不确定知识获取是机器学习研究中的一个难题.本文利用决策表和决策规则的不确定性,通过分析决策表、决策规则及概念格的知识表示形式,发现这3种知识表示形式中知识不确定性之间的关系,进而提出基于概念格的数据驱动不确定知识获取算法.仿真实验结果表明,该算法在不确定性知识获取中是有效的.
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作者相关文章
王燕
王国胤
邓维斌
关键词 概念格不确定性数据驱动学习机器学习知识获取    
Abstract:Uncertain knowledge acquisition is a problem when no prior domain knowledge is available. The relationship of knowledge uncertainties among three different knowledge presentation models, i.e. decision table, decision rule, and concept lattice, is discovered through analyzing their knowledge presentation styles. A datadriven automatic uncertain knowledge acquisition algorithm based on concept lattice is developed by using this relationship. Experimental results show that this algorithm is valid for acquiring uncertain knowledge.
Key wordsConcept Lattice    Uncertainty    DataDriven Learning    Machine Learning    Knowledge Acquisition   
收稿日期: 2006-06-01     
ZTFLH: TP311.131  
基金资助:国家自然科学基金项目(No.60373111)、新世纪优秀人才支持计划项目资助
作者简介: 王燕,女,1971年生,讲师,主要研究方向为数据挖掘、机器学习.Email:wangyan@lut.cn.王国胤,男,1970年生,博士生导师,主要研究方向为粗糙集理论、神经网络、智能信息系统、网络安全、多媒体信息处理.邓维斌,男,1977年生,讲师,主要研究方向为粗糙集理论、数据挖掘、机器学习.
引用本文:   
王燕,王国胤,邓维斌. 基于概念格的数据驱动不确定知识获取*[J]. 模式识别与人工智能, 2007, 20(5): 636-642. WANG Yan , WANG Guo-Yin , DENG Wei-Bing. Concept Lattice Based DataDriven Uncertain Knowledge Acquisition. , 2007, 20(5): 636-642.
链接本文:  
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