【摘 要】
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如何获取粗粒度级信息是信息管理与信息系统中的研究热点之一。提出一种基于模糊认知图（Fuzzy Cognitive Map，FCM）与信息融合集成挖掘的面向多样例粗粒度信息获取方法，FCM可以建
【机 构】
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中国科学技术信息研究所资源共享促进中心,北京科技大学计算机与通信工程学院
【基金项目】
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博士后基金（No.2014M550793）；国家自然科学基金（No.61175048）；省自然科学基金（No.F2014508028，No.2012-Z-932Q）
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如何获取粗粒度级信息是信息管理与信息系统中的研究热点之一。提出一种基于模糊认知图（Fuzzy Cognitive Map，FCM）与信息融合集成挖掘的面向多样例粗粒度信息获取方法，FCM可以建立多细粒度概念与粗粒度概念之间的模糊认知关系，信息融合则用于构建粗粒度级概念的信息表达，NHL（Nonlinear Hebbian Learning）实现了基于数据源的自动学习，从而可以计算出粗粒度级概念的信息值，该方法在Fisher’s Iris公开数据集上分析并验证了有效性，并将此应用于基于科技文献大数据的科技人
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