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【摘 要】
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为了从不完整和动态的数据中发现知识,提出了一种基于DL关联ε■~(++)规则和归纳推理的一致知识发现。首先通过对描述逻辑ε■~(++)规则和演化本体的知识动态性地分析得到了演化本体中的归纳推理学习,它是基于原子集支持度和权值以及关联ε■~(++)规则的置信度,通过挖掘ε■~(++)规则来实现的;其次,通过获得具有最小支持度和最小权值的代表性关联DLε■~(++)规则,实现对重要规则的精确识别,从而
【机 构】
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安阳工学院计算机科学与信息工程学院
【出 处】
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计算机应用研究
【发表日期】
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2020年07期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(U1204613)
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