计算机工程与应用 ›› 2007, Vol. 43 ›› Issue (19): 42-44.

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知识挖掘与它的链式特征

孟令存1，刘月兰2，郝秀梅3   

  1. 1.济宁职业技术学院，山东 济宁 232037
    2.山东省青年管理干部学院 国际贸易系，济南 250014
    3.山东财政学院 统计与数理学院，济南 250014
  • 收稿日期:1900-01-01 修回日期:1900-01-01 出版日期:2007-07-01 发布日期:2007-07-01
  • 通讯作者: 孟令存

Knowledge mining and its chain type properties

MENG Ling-cun1，LIU Yue-lan2，HAO Xiu-mei3   

  1. 1.Jining Vocational and Technical College，Jining，Shandong 232037，China
    2.Department of International Trade，Shandong Youth Administrative College，Ji’nan 250014，China
    3.Department of Statistics and Mathematics，Shandong Finance Institute，Ji’nan 250014，China
  • Received:1900-01-01 Revised:1900-01-01 Online:2007-07-01 Published:2007-07-01
  • Contact: MENG Ling-cun

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摘要： 利用S-粗集与它的属性迁移，提出f、■知识、挖掘度概念，讨论了属性迁移与知识挖掘的数量关系;给出了f、■知识链式定理和f、■知识最小、最大挖掘度定理。最后，给出了■知识挖掘的实例分析。

Abstract: This paper presents the concepts of f，■ knowledge and mining degree by using S-rough set and its attribute transfer，and discusses the relation between attribute transfer and knowledge mining data property.This paper gives some knowledge chain theorems and minimum，maximum mining degree theorem of f，■.Finally，this paper presents an analysis on ■ knowledge mining example.

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