【摘 要】
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针对传统模糊关联规则挖掘方法在原始决策表和挖掘算法方面的不足,提出基于双重模糊模拟的直觉模糊向量关联规则挖掘方法。原始决策表方面,传统模糊关联规则挖掘在表达决策者
【机 构】
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上海大学机电学院,临沂大学物流学院
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针对传统模糊关联规则挖掘方法在原始决策表和挖掘算法方面的不足,提出基于双重模糊模拟的直觉模糊向量关联规则挖掘方法。原始决策表方面,传统模糊关联规则挖掘在表达决策者犹豫程度及自然语言多维度属性方面存在不足,故采用直觉模糊集组成的直觉模糊向量作为基本元素构建原始决策表。考虑决策者惯用自然语言的特点,引入双重模糊思想对传统直觉模糊集进行改进,并采用模糊集表达犹豫度。挖掘算法方面,直觉模糊向量关联规则挖掘存在两个难点,一是由于原始决策表的基本元素为向量,维度较大,导致挖掘效率低;二是现有挖掘算法中使用规则支持度和
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