姜广
- 作品数：6 被引量：13H指数：2
- 供职机构：山西大学计算机与信息技术学院更多>>
- 发文基金：国家教育部博士点基金国家自然科学基金山西高校科技研究开发项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学更多>>
- 基于概念格的渐进式决策规则提取算法
- 本文引入决策背景的概念，提出了基于最小生成子的决策规则提取算法，并利用决策规则的支持度和可信度来约束决策规则的生成个数。最后，通过一个大型医疗数据库对其进行决策规则的提取，从例子看到对形式概念分析进行决策规则提取，结果是...
- 张倚弛姜广
- 关键词：概念格
- 文献传递
- 一种基于SQL语言的粗糙集属性约简方法
- 一种基于SQL语言的粗糙集属性约简方法，该方法利用标准SQL语言中的GROUP BY子句对信息系统分组得到的元组数与原信息系统元组数的比值作为属性区分能力的度量，对信息系统的属性集生成的幂集，将幂集中的所有元素按照基数大...
- 曹付元梁吉业姜广宁姝
- 文献传递
- 基于SQL的粗糙集属性约简方法被引量：4
- 2008年
- 建立粗糙集模型和SQL语言之间的关系,给出信息系统中基于SQL语言的属性集区分能力、对象集的上下近似、属性重要性、核、约简等概念,提出基于属性集区分能力的完备属性约简算法。实验结果表明了该算法的有效性,为粗糙集理论更广泛地应用于具体的实践提供了一种方法。
- 姜广曹付元张倚弛高嘉伟
- 关键词：粗糙集
- 基于邻域模型的K-means初始聚类中心选择算法被引量：9
- 2008年
- 传统的K-means算法由于其方法简单,在模式识别和机器学习中被广泛讨论和应用。但由于K-means算法随机选择初始聚类中心,而初始聚类中心的选择对最终的聚类结果有着直接的影响,因此算法不能保证得到一个唯一的聚类结果。利用邻域模型中对象邻域的上下近似,定义了对象邻域耦合度和分离度的概念,给出了对象在初始聚类中心选择中的重要性,提出了一种初始聚类中心的选择算法。另外,分析了邻域模型中三种范数对聚类精度的影响,并和随机选择初始聚类中心、CCIA选择初始聚类中心算法进行了比较,实验结果表明,该算法是有效的。
- 曹付元梁吉业姜广
- 关键词：邻域模型初始聚类中心K-MEANS聚类粗糙集
- 一种基于概念格的决策规则挖掘算法
- 2006年
- 概念格作为形式概念分析理论中的一种核心数据结构已经在众多的领域取得了广泛而成功的应用。从概念格上可以提取各种类型的知识,如蕴含规则、关联规则、分类规则等。利用概念格的所有节点的完备性特点,提出了一种基于概念格的新的决策规则挖掘算法,同时给出了规则的支持度。最后通过实例验证了算法的有效性。
- 姜广王俊红梁吉业
- 关键词：概念格知识发现
- 基于概念格的决策规则获取方法研究
- 概念格作为形式概念分析理论中的一种核心数据结构，是近年来获得飞速发展的数据分析的有力工具，用来发现数据中隐藏的知识模式。在知识发现的过程中建造与应用概念层次结构进行知识获取具有很多的优势，而概念格的Hasse图正好体现了...
- 姜广
- 关键词：知识发现概念格
- 文献传递
