基于分类子格融合的概念格分布式分类方法

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摘要：基于概念格扩展模型提取分类规则具有一定的优越性，将分布的思想引入概念格的分类规则提取过程中有助于进一步提高概念格的时空性能。由于各数据源中数据的差异，使得各数据源上的知识具有一定的局部性．甚至会出现矛盾，因而需要有效的知识融合方法。文中探讨多概念格的分类规则求解，提出基于分类子格的融合方法，理论分析和实验验证表明，该方法能保证规则的完整性。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/92040X/200709/25375345.html

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关键词：分布式 cqvip HTML 大家共享 理论分析 分类 分布式 融合 机器学习