梯形云模型在概念划分及提升中的应用

被引:19
作者
蒋建兵
梁家荣
江伟
顾志鹏
机构
[1] 广西大学计算机与电子信息学院
关键词
云模型; 梯形云; 概念划分; 概念提升; 数据挖掘;
D O I
10.16208/j.issn1000-7024.2008.05.073
中图分类号
TP182 [专家系统、知识工程];
学科分类号
1111 ;
摘要
云模型是定性概念与其定量表示之间进行不确定性转换的有效工具。目前对正态云模型已有较多研究,但对梯形云模型方面的研究很少。相对于正态云模型而言,梯形云模型在生活中更具一般性,用梯形云表示数值型语言概念有其特有的优势。给出了梯形云的一些相关定义,并且在分析了云理论中现有的基于正态云的概念划分和概念提升方法的基础上,提出了引入梯形云模型后新的云变换和软或操作方法,这些方法为解决数据发掘中许多关键问题提供了基础。
引用
收藏
页码:1235 / 1237+1240 +1240
页数:4
相关论文
共 8 条
[1]   基于贝叶斯网络的不确定性知识处理研究 [J].
余长慧 ;
孟令奎 ;
潘和平 .
计算机工程与设计, 2004, (01) :1-3+6
[2]   基于云的概念划分及其在关联采掘上的应用 [J].
杜鹢 ;
李德毅 .
软件学报, 2001, (02) :196-203
[3]   正态云关联规则在预测中的应用 [J].
陆建江 ;
钱祖平 ;
宋自林 .
计算机研究与发展, 2000, (11) :1317-1320
[4]   利用云模型实现智能控制倒立摆 [J].
张飞舟 ;
范跃祖 ;
沈程智 ;
李德毅 ;
陈晖 .
控制理论与应用, 2000, (04) :519-523
[5]   数值型数据的泛概念树的自动生成方法 [J].
蒋嵘 ;
李德毅 ;
范建华 .
计算机学报, 2000, (05) :470-476
[6]   用语言云模型发掘关联规则(英文) [J].
李德毅 ;
邸凯昌 ;
李德仁 ;
史雪梅 .
软件学报, 2000, (02) :143-158
[7]   云理论及其在空间数据发掘和知识发现中的应用 [J].
邸凯昌 ;
李德毅 ;
李德仁 .
中国图象图形学报, 1999, (11) :32-37
[8]  
不确定性人工智能.[M].李德毅;杜鹢著;.国防工业出版社.2005,