基于概念格的云推理分类预测算法研究

作者：徐立; 白金牛; 孟海东^*

来源：控制工程, 2020, 27(11): 1892-1900.

DOI：10.14107/j.cnki.kzgc.20200475

• 数据挖掘
• 概念格
• 云模型
• 规则提取
• 概念格云推理模型

针对传统云推理模型在推理过程中需要依靠专家经验确定"软与"算法的程度调节参数,在处理大数据集时需要建立大量规则以保证准确率等问题,提出采用概念格改进云推理模型。通过云发生器对数据进行云化处理,转化为可用不确定语言描述的定性概念,作为概念格所需的形式背景;分别构造属性概念格和决策概念格,挖掘数据集中的规则,使局部规则覆盖全局规则,解决传统云推理构建规则数量过多的问题,并代替传统的"软与"算法;采用概念格提取不确定性规则,作为云推理的规则前件,构建概念格云推理模型。实验使用UCI和实际工程数据集进行算法仿真和应用分析。实验结果表明改进的云推理模型提高了算法的时效性,且保证了算法的准确性。

• 单位
  内蒙古科技大学包头医学院; 内蒙古科技大学