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期刊论文
基于支持向量机挖掘不一致事例隐含的异常信息
基于支持向量机挖掘不一致事例隐含的异常信息
来源 :北京科技大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:asdf303
【摘 要】
:
基于支持向量机,提出一种挖掘粗集信息表中不一致事例背后隐藏某种有价值信息的算法,即不一致是由于错误引起,还是由于误差引起,抑或是由于缺少属性引起,并提出一些排除不一
【作 者】
:
张德政
阿孜古丽
冯洪海
杨炳儒
【机 构】
:
北京科技大学信息工程学院
【出 处】
:
北京科技大学学报
【发表日期】
:
2004年5期
【关键词】
:
知识发现
粗糙集
支持向量机
不一致
Algorithms
Decision tables
Rough set theory
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基于支持向量机,提出一种挖掘粗集信息表中不一致事例背后隐藏某种有价值信息的算法,即不一致是由于错误引起,还是由于误差引起,抑或是由于缺少属性引起,并提出一些排除不一致的方案和算法.
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