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本文采用扩展概念格为工具，对不同数据源中的分类规则进行融合，以获取适合于全局的分类规则，并能保证获取的规则是完整的，即不出现遗漏的情况。该方法仅需一次扫描格，时间性能较好。关于更大规模数据的实验，还在进行当中。
基于多概念格的分类规则发现研究
【摘 要】
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本文采用扩展概念格为工具，对不同数据源中的分类规则进行融合，以获取适合于全局的分类规则，并能保证获取的规则是完整的，即不出现遗漏的情况。该方法仅需一次扫描格，时间性能较好
【机 构】
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合肥工业大学计算机与信息学院,合肥,230009
【出 处】
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第五届中国Rough集与软计算学术研讨会
【发表日期】
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2005年期
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