南通大学自然科学基金(05Z061)

作品数：12被引量：58H指数：5
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相关期刊：《南通大学学报（自然科学版）》《计算机工程与设计》《微电子学与计算机》《计算机应用研究》更多>>
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基于粗糙度的近似概念格动态分类集成学习模型研究与应用被引量：1
《计算机科学》2010年第7期174-178,232,共6页丁卫平 王建东 朱浩 管致锦 施佺 
江苏省高校自然科学研究项目(09KJD520008);南通市应用研究计划项目(K2008031;K2008018);苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室开放课题;南通大学自然科学基金项目(05Z061);南通大学通信与信息系统学科科技创新基金资助
概念格(Galois格)是一种进行数据分类学习的有效工具,然而建格规模庞大使分类效率和准确率受到较大影响。将粗糙度理论应用到概念格分类问题研究中,提出一种新型的近似概念格动态建格和分类挖掘集成学习模型(CACLR)。该模型在粗糙度区...
关键词：粗糙度 近似概念格 集成学习 分类挖掘 
基于形式概念分析的不完备电子病历系统粗糙挖掘研究被引量：6
《计算机科学》2009年第10期230-233,共4页丁卫平 顾春华 石振国 陈建平 管致锦 
国家自然科学基金-微软亚洲研究院联合资助(60873069);江苏省高校自然科学研究项目(09KJD520008);南通市应用研究计划项目(K2008031);南通大学自然科学基金项目(05Z061);南通大学通信与信息系统学科科技创新基金资助
形式概念分析与粗糙集理论是近年来获得飞速发展的两种数据挖掘工具。充分利用概念格在形式概念表示和粗糙集在知识约简等方面的独特优势,提出了基于形式概念分析的不完备电子病历系统粗糙挖掘算法(FCRM)。该算法利用决策规则格进行不...
关键词：不完备知识 形式概念分析 粗糙近似约简 电子病历挖掘 决策规则格 
基于扩展粗糙集模型的近似概念格规则挖掘研究被引量：1
《南京邮电大学学报（自然科学版）》2009年第2期10-15,共6页丁卫平 管致锦 石振国 
国家自然科学基金-微软亚洲研究院联合项目(60873069);江苏省高校自然科学基础研究项目(07KJB520096);南通市应用研究计划(K2008031);南通大学自然科学基金(05Z061);南通大学通信与信息系统学科科技创新资助项目
粗糙集和概念格是两种不同的知识发现和数据挖掘有效工具,已被广泛应用于许多领域。在对粗糙集和概念格基本理论研究基础上,提出了利用扩展粗糙集模型对概念格近似使其得以改进,即在概念格中引入β-多数蕴涵关系实现概念格中结点近似合...
关键词：粗糙集 β-多数蕴涵关系 近似概念格 规则挖掘 
基于频繁概念格的电子病历关联规则挖掘研究被引量：6
《微电子学与计算机》2008年第8期125-128,132,共5页丁卫平 施佺 管致锦 石振国 
江苏省高校自然科学基金项目(05KJB520107,07KJB520096);南通大学自然科学基金项目(05Z061);南通大学通信与信息系统学科科技创新项目
提出了一种基于频繁概念格的FC Lattice电子病历关联规则挖掘算法,该算法在渐进式建格的同时能发现最大频繁项集和提取相应关联规则,并进行基于FC Lattice算法的电子病历挖掘相关实验,结果表明该算法在运行速度和挖掘性能上都是高效的.
关键词：频繁项集 概念格 电子病历 关联规则 
基于粗糙集的属性约简优化算法研究被引量：3
《苏州大学学报（自然科学版）》2008年第2期52-56,共5页丁卫平 邓伟 管致锦 
江苏省高校自然科学基础研究项目(05KJB520107);南通大学自然科学基金项目(05Z061)
属性约简是粗糙集理论中一个核心研究问题,在对粗糙集中属性约简相关理论研究的基础上,提出了一种新的基于属性重要性和依赖性相结合的GENRED_GROWTH属性约简算法.并通过CUI机器学习数据集测试实验,验证了该算法的有效性.
关键词：粗糙集 属性约简 属性重要度 数据挖掘 
基于Rough Sets的中医指症挖掘研究与应用被引量：2
《计算机工程与应用》2008年第7期234-237,共4页丁卫平 管致锦 顾春华 
江苏省高校自然科学基础研究项目(No.02KJB520004,No.05KJB520107) ;南通大学自然科学基金项目(No.05Z061);南通大学通信与信息系统学科科技创新资助
针对中医病历数据库中指症样本维数较大、数据特征和属性冗余量较多等特征,在对Rough Sets基本理论和属性约简算法研究的基础上,提出了将属性频度和属性重要性相结合的GENRED_GROWTH中医指症挖掘算法,并进行了基于GENRED_GROWTH的中医...
关键词：ROUGH SETS 属性约简 中医指症 数据挖掘 
关联规则挖掘Apriori算法的改进及其应用研究被引量：7
《南通大学学报（自然科学版）》2008年第1期50-53,共4页丁卫平 
江苏省高校自然科学基金项目(05KJB520107);南通大学自然科学基金项目(05Z061)
在分析经典关联规则挖掘算法的基础上,提出了一种改进的Apriori关联规则算法,并进行该算法的UCI机器学习数据库性能分析和设计电子病历关联规则挖掘应用系统,结果表明该算法在运行速度和挖掘性能上都是高效的.
关键词：数据挖掘 关联规则 频繁项目集 APRIORI 算法 
电子病历挖掘：概念、技术及应用被引量：11
《计算机工程与设计》2008年第2期405-407,410,共4页丁卫平 管致锦 施诠 陈建平 
江苏省高校自然科学基金项目(05KJ520107);南通大学自然科学基金项目(05Z061)
电子病历挖掘受到了国内外研究人员的极大关注,它旨在提取电子病历数据库中有用的医疗信息并挖掘隐含在其中的医学诊断规则和模式,从而为疾病诊断和治疗提供科学的、准确的辅助决策。通过对资料和文献的分析,详细总结并探讨了电子病历...
关键词：电子病历 数据挖掘 计算智能 疾病诊断 辅助决策 
一种基于约束关系的电子病历图像分割核聚类算法被引量：2
《计算机应用》2007年第8期2066-2068,2071,共4页丁卫平 邓伟 
江苏省自然科学基金资助项目(02KJB520004);南通大学自然科学基金资助项目(05Z061)
针对电子病历中图像分割问题,提出了基于约束关系的改进核聚类算法,该算法通过引入约束关系在图像分割前进行修正,从而提高图像分割效果。该核聚类算法在MR I中电子病历图像分割实验的结果表明,施加约束关系的核聚类算法能有效地解决电...
关键词：核聚类 电子病历 图像分割 鲁棒性 
一种基于事务规则树的高效关联规则挖掘算法被引量：3
《计算机应用研究》2007年第5期83-86,共4页丁卫平 施诠 管致锦 
江苏省高校自然科学基金资助项目(05KJ520107);南通大学自然科学基金资助项目(05Z061)
提出了基于事务规则树改进的关联规则快速挖掘算法——FG算法。该算法不需要查找频繁项集,可直接求出所有无冗余的关联规则;将FG算法与其他算法进行实验比较,结果表明,FG算法在效率上优于其他算法,是有效的、可行的关联规则挖掘算法。
关键词：数据挖掘 关联规则 支持度 事务规则树 
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