上海市教育委员会科技发展基金(08YZ120)
- 作品数：4 被引量：16H指数：3
- 相关作者：王德兴胡学钢刘晓平黄冬梅张晶更多>>
- 相关机构：合肥工业大学上海海洋大学上海水产大学更多>>
- 发文基金：上海市教育委员会科技发展基金博士科研启动基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学更多>>
- 量化扩展概念格的属性归纳及多粒度规则挖掘被引量：4
- 2009年
- 在知识发现过程中用户感兴趣的往往是一些高层次、适当概括的简化信息,面向属性的归纳是目前主要的数据归约方法,一般是仅考虑原始数据所提供简单的统计信息;而基于量化扩展概念格的属性归纳算法,既可进行AOI的单一属性归纳,也能进行多层、多属性的归纳,而且泛化的路径不是唯一的,在量化扩展概念格的哈斯图很容易找到合适的泛化路径和阈值,得到满足用户要求合理的属性归纳结果,同时可以多层、多维的不同粒度的关联规则,有助于不同粒度知识的聚焦,发现不同粒度知识之间的变换关系.
- 王德兴胡学钢刘晓平
- 关键词：AOI概念格数据挖掘
- 数据结构课程设计的改革与创新探讨被引量：9
- 2008年
- 鉴于数据结构的课程理论和实践性强、内容丰富且抽象以及难以将理论知识应用到实际中的特点,数据结构的课程设计是将数据结构的理论知识应用到生产实践,提高分析、解决问题的能力,达到融会贯通和灵活运用所学的知识的目的。文章结合多年的数据结构课程设计实践,提出了相应的改进措施,以提高教学质量。
- 王德兴胡学钢张玉红张晶
- 关键词：数据结构课程设计教学改革
- 基于扩展概念格的属性归纳算法被引量：1
- 2009年
- 由于面向属性归纳在进行属性归纳时难以设置适当的阈值,往往会造成概念提升的结果过于一般化或特殊,为此提出了基于扩展概念格的属性归纳算法.在扩展概念格中进行概念提升实现数据泛化,并根据相应的泛化路径,在相应哈斯图上找到合适的泛化阈值,进而得到较好的属性归纳结果.研究结果表明,基于扩展概念格的属性归纳算法在进行属性归纳过程中保留了完备的信息,减少了属性归纳的计算工作量,并具有直观、简捷的特点.
- 王德兴胡学钢刘晓平黄冬梅
- 关键词：概念格数据挖掘
- 基于量化扩展概念格的属性归纳算法被引量：3
- 2007年
- 在知识发现过程中用户感兴趣的往往是一些高层次、适当概括的简化信息,面向属性的归纳是目前主要的数据归约方法,一般是仅考虑原始数据所提供简单的统计信息.本文提出的基于量化扩展概念格的属性归纳算法,采用概念的爬升进行相应的泛化来完成多层、多属性归纳.与面向属性归纳算法比较,该算法的泛化路径不是唯一的,在量化扩展概念格的哈斯图中容易找到合适的泛化路径和阈值,得到满足用户要求合理的属性归纳结果,以提供用户所需的不同粒度的知识.
- 王德兴胡学钢刘晓平黄冬梅
- 关键词：概念格数据挖掘
