【摘 要】
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本文将关联规则作为一种属性约简的手段应用于模糊概念格上,提出关联属性约简的概念,并将其成功应用于诊断感冒决定性症状方面,为人工智能诊断提供了新依据。除此之外,对于数
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本文将关联规则作为一种属性约简的手段应用于模糊概念格上,提出关联属性约简的概念,并将其成功应用于诊断感冒决定性症状方面,为人工智能诊断提供了新依据。除此之外,对于数据缺失导致的破损的概念格,本文提出一种全新的数据修复方法,即用关联规则理论作为手段修复破损的概念格并取得良好效果,为概念格的修复指明了新方向。具体工作如下:第一部分介绍了形式概念分析和模糊数学理论,并对其结合产生的模糊概念格进行阐述并给予实例进行说明;第二部分给出了关联规则的定义以及作为一种强有力的工具在实例中的应用,并提出了关联属性约简和关联规则数据修复的理论方法;第三部分以感冒的诊断作为例子,先对数据进行模糊处理,之后用传统概念格的方法对其约简,最后使用关联规则理论进行深层挖掘并得到属性之间的内部联系并进行数据简化。此外,对于破损状态下的概念格,使用关联规则对其修复并取得良好效果。
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