测绘科学

2010, v.35;No.164(02) 117-119

[打印本页] [关闭]
本期目录(Current Issue) | 过刊浏览(Past Issue) | 高级检索(Advanced Search)

基于改进模糊统计分析模型的概念层次分类规则研究
An investigation of concept hierarchy classification rule based on the model of modified fuzzy statistical analysis

谢明霞;吕安民;郭建忠;陈科;曾好;

摘要(Abstract):

在数据挖掘和知识发现的研究过程中,往往需要对大量的数据进行概念层次分类处理,现广泛使用的方法是通过经验知识或主观判断进行处理,由于知识背景和经验层次的不同,导致不同的人对同一批数据同一问题提出不同的规则知识,加大了对规则知识进行合理性评估的难度。基于此问题,对传统的基于模糊统计分析模型的概念层次分类方法进行改进,首先,通过专家系统获取各模糊样本集,根据离散化的样本属性值及其相对隶属频率值对,进行RBF神经网络训练;然后,利用训练好的神经网络求取各模糊集的最模糊点;最后根据最模糊点获得各模糊集的区域划分,从而实现概念层次的分类处理,避免了传统方法处理过程的复杂性和主观性。

关键词(KeyWords): 模糊集;隶属频率;最模糊点;概念层次分类;RBF神经网络

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 河南省杰出青年科学基金资助项目(0512000300)

作者(Author): 谢明霞;吕安民;郭建忠;陈科;曾好;

Email:

DOI: 10.16251/j.cnki.1009-2307.2010.02.037

扩展功能
本文信息
服务与反馈
本文关键词相关文章
本文作者相关文章
中国知网
分享