Knowledge discovery by application of rough set models
Knowledge discovery by application of rough set models
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应用粗糙集模型进行知识发现
DOI：
10.1007/978-3-7908-1840-6_5
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发表时间：
2000
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
J. Stepaniuk
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
J. Stepaniuk
电子数据的数量增长非常快，数据库的爆炸式增长产生了对新技术和工具的需求，这些技术和工具可以智能和自动地从这些数据中提取隐含的、以前未知的、隐藏的和潜在有用的信息和知识。这些工具和技术是数据库知识发现领域的主题。在本章中，我们讨论了两个主要的知识发现问题，即描述问题和分类（预测）问题的选择的基于粗糙集的解决方案。
The amount of electronic data available is growing very fast and this explosive growth in databases has generated a need for new techniques and tools that can intelligently and automatically extract implicit, previously unknown, hidden and potentially useful information and knowledge from these data. These tools and techniques are the subject of the field of Knowledge Discovery in Databases. In this Chapter we discuss selected rough set based solutions to two main knowledge discovery problems, namely the description problem and the classification (prediction) problem.
DOI：
10.1136/jamia.1994.95153433
发表时间：
1994-11
期刊：
Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA
影响因子：
--
作者：
L. Woolery;J. Grzymala-Busse
通讯作者：
L. Woolery;J. Grzymala-Busse