【摘 要】
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该文分析了各种异常类型,提出了异常报告、异常处理和前件序列化相结合的方法,从而提高了云规则生成器的稳定性、可靠性、效率及灵活性.基于云模型表示的实值信息系统保留了
【出 处】
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杭州电子工业学院 杭州电子科技大学
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该文分析了各种异常类型,提出了异常报告、异常处理和前件序列化相结合的方法,从而提高了云规则生成器的稳定性、可靠性、效率及灵活性.基于云模型表示的实值信息系统保留了实值信息系统的本质特性,但无法直接适用于基于Rough集理论的数据挖掘.该文提出了一种基于云集的实值信息系统中近似规则提取策略,即:①云化实值信息系统,得到定性概念的云集;②基于云集拓展Rough集的相关概念;③利用提出基于云的近似规则算法,提取系统规则并作人性化解释.这种算法的结果符合人的思维方式且反映实值信息系统的内在规律.基于云模型的算法为数据挖掘引入了动态性,使得数据挖掘过程中数据预处理存在多样的数据转换问题,从而赋予传统的数据挖掘过程模型新的内涵,该文因此提出了双层预处理体系的数据挖掘过程模型.同时,该文对实值属性转换、文本属性转换和属性对象化的实现进行了必要的讨论.
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