可拓学在数据挖掘中的应用初探  

Study on the Application of Extenics in Data Mining

作　　者：李立希[1] 李铧汶[1] 杨春燕[2] 

机构地区：[1]广东工业大学计算机学院,广州510090 [2]广东工业大学可拓工程研究所,广州510090

出　　处：《中国工程科学》2004年第7期53-59,共7页Strategic Study of CAE

基　　金：国家自然科学基金资助项目 (79870 10 7;70 14 0 0 0 3 ;70 2 710 60 ) ;广东省自然科学基金资助项目 (0 10 0 49)

摘　　要：可拓学在数据挖掘中的应用是多方面的 ,其特点是挖掘“不行变行”的规律。可拓方法丰富了数据挖掘的内容 ,为多值型关联规则的建立提供了新的工具。提出的可拓数据挖掘模式 ,有利于利用现存数据更好地为决策服务。The application of extenics in data mining is multi-aspect,and its characteristic is to mine the rule of “unable to able'. The extension method enriches the content of data mining,and provides new tools for building multivalue correlative criteria. The extension data mining model,which is given in this article,is favorable to using existing data for making decision.

关 键 词：可拓学 可拓集合 可拓方法 数据挖掘 

分 类 号：TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]