Phát hiện luật kết hợp mờ có độ hỗ trợ cực tiểu không giống nhau.
Số trang: 13
Loại file: pdf
Dung lượng: 296.71 KB
Lượt xem: 14
Lượt tải: 0
Xem trước 2 trang đầu tiên của tài liệu này:
Thông tin tài liệu:
Phát hiện luật kết hợp mờ có độ hỗ trợ cực tiểu không giống nhau. Nhiều người cũng hay nhầm lẫn điều khiển học với những ngành liên quan đến máy tính hay kỹ thuật robot do các khái niệm: computer, robot, cyberspace , cybercrime’, ‘cyborg’... do đã được đại chúng hóa từ năm 1960 trong cuộc sống cũng như trong văn học, điện ảnh...
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Phát hiện luật kết hợp mờ có độ hỗ trợ cực tiểu không giống nhau. . . a ` e e’ Tap ch´ Tin hoc v` Diˆu khiˆn hoc, T.22, S.3 (2006), 244—256 ı . ´ ˆ ˆ ´ ˆ . `. PHAT HIEN LUAT KET HO P MO . . . ´ ˆ ˆ ˜ . . ’ ˆ ˆ ´ ˆ CO DO HO TRO CU C TIEU KHONG GIONG NHAU . . . ˜ ˆ ˘ ` DO VAN THANH Bˆ Kˆ hoach v` Dˆu tu. . ´ o e . a `aAbstract. Mining Association Rules from transaction databases with unequal minimum supportsis a problem proposed and reseached by the author [3]. The algorithm for mining closed frequentitemsets with unequal minimum supports of each item in transaction databases was called CHARM-NEW. This algorithm was indeed improved and developed from the CHARM which is one of themost efficient algorithms for mining closed frequent itemsets with the same minimum support fromtransaction databases. The goal of this paper is to propose and to find out measures for mining fuzzy associationrules from quantitative databases with unequal minimum supports. The paper will concentrate ondeveloping an algorithm for mining closed fuzzy frequent itemsets with unequal minimum supportsof each attribute in quantitative databases.T´m t˘t. Ph´t hiˆn luˆt kˆt ho.p t`. c´c co. so. d˜. liˆu t´c vu v´.i dˆ hˆ tro. cu.c tiˆ u khˆng giˆng o ´ a a e . . ´ a e . u a ’ u e a . o o o . . . . ˜ e’ o ´ onhau l` vˆ n dˆ du.o.c t´c gia dˆ xuˆ t v` nghiˆn c´.u ([3]). Thuˆt to´n ph´t hiˆn c´c tˆp phˆ biˆn a a ` ´ e . a ’ ` e a a´ e u a . a a e a a . . ’ ´ o ed´ng v´.i dˆ hˆ tro. cu.c tiˆ u khˆng giˆng nhau cua mˆ i tˆp muc d˜. liˆu trong c´c co. so. d˜. liˆu t´c o . ˜ o o o . . e’ o o´ ’ ˜ . o a . u e . a ’ u e a .vu du.o.c goi l` CHARM-NEW. Thˆt ra thuˆt to´n n`y du.o.c cai tiˆn v` ph´t triˆ n t`. thuˆt to´n . . . a a. a . a a . ’ e´ a a ’ e u a . aCHARM, d´ l` mˆt trong nh˜ o a o u.ng thuˆt to´n hiˆu qua nhˆ t dˆ t` tˆp phˆ biˆn d´ng v´.i dˆ hˆ tro. a a e ’ a ’ ´ e ım a o’ e o ´ o o o ˜ . . . . . .cu.c tiˆ u nhu. nhau t`. c´c co. so. d˜. liˆu t´c vu. . e’ u a ’ u e a . . Muc d´ cua b`i b´o n`y l` dˆ xuˆ t v` t` kiˆm giai ph´p dˆ ph´t hiˆn c´c luˆt kˆt ho.p m`. . ıch ’ a a a a ` ´ e a a ım e ´ ’ a e ’ a e a ...
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Phát hiện luật kết hợp mờ có độ hỗ trợ cực tiểu không giống nhau. . . a ` e e’ Tap ch´ Tin hoc v` Diˆu khiˆn hoc, T.22, S.3 (2006), 244—256 ı . ´ ˆ ˆ ´ ˆ . `. PHAT HIEN LUAT KET HO P MO . . . ´ ˆ ˆ ˜ . . ’ ˆ ˆ ´ ˆ CO DO HO TRO CU C TIEU KHONG GIONG NHAU . . . ˜ ˆ ˘ ` DO VAN THANH Bˆ Kˆ hoach v` Dˆu tu. . ´ o e . a `aAbstract. Mining Association Rules from transaction databases with unequal minimum supportsis a problem proposed and reseached by the author [3]. The algorithm for mining closed frequentitemsets with unequal minimum supports of each item in transaction databases was called CHARM-NEW. This algorithm was indeed improved and developed from the CHARM which is one of themost efficient algorithms for mining closed frequent itemsets with the same minimum support fromtransaction databases. The goal of this paper is to propose and to find out measures for mining fuzzy associationrules from quantitative databases with unequal minimum supports. The paper will concentrate ondeveloping an algorithm for mining closed fuzzy frequent itemsets with unequal minimum supportsof each attribute in quantitative databases.T´m t˘t. Ph´t hiˆn luˆt kˆt ho.p t`. c´c co. so. d˜. liˆu t´c vu v´.i dˆ hˆ tro. cu.c tiˆ u khˆng giˆng o ´ a a e . . ´ a e . u a ’ u e a . o o o . . . . ˜ e’ o ´ onhau l` vˆ n dˆ du.o.c t´c gia dˆ xuˆ t v` nghiˆn c´.u ([3]). Thuˆt to´n ph´t hiˆn c´c tˆp phˆ biˆn a a ` ´ e . a ’ ` e a a´ e u a . a a e a a . . ’ ´ o ed´ng v´.i dˆ hˆ tro. cu.c tiˆ u khˆng giˆng nhau cua mˆ i tˆp muc d˜. liˆu trong c´c co. so. d˜. liˆu t´c o . ˜ o o o . . e’ o o´ ’ ˜ . o a . u e . a ’ u e a .vu du.o.c goi l` CHARM-NEW. Thˆt ra thuˆt to´n n`y du.o.c cai tiˆn v` ph´t triˆ n t`. thuˆt to´n . . . a a. a . a a . ’ e´ a a ’ e u a . aCHARM, d´ l` mˆt trong nh˜ o a o u.ng thuˆt to´n hiˆu qua nhˆ t dˆ t` tˆp phˆ biˆn d´ng v´.i dˆ hˆ tro. a a e ’ a ’ ´ e ım a o’ e o ´ o o o ˜ . . . . . .cu.c tiˆ u nhu. nhau t`. c´c co. so. d˜. liˆu t´c vu. . e’ u a ’ u e a . . Muc d´ cua b`i b´o n`y l` dˆ xuˆ t v` t` kiˆm giai ph´p dˆ ph´t hiˆn c´c luˆt kˆt ho.p m`. . ıch ’ a a a a ` ´ e a a ım e ´ ’ a e ’ a e a ...
Tìm kiếm theo từ khóa liên quan:
luật kết hợp mờ khoa học điều khiển hệ thống kỹ thuật điều khiển học nghiên cứu tin học Lý thuyết thuật toán tự động họcGợi ý tài liệu liên quan:
-
Tóm tắt về giảm bậc cho các mô hình: một giải pháp mang tính bình phẩm.
14 trang 465 0 0 -
Nghiên cứu thuật toán lý thuyết: Phần 2
61 trang 115 0 0 -
Nghiên cứu thuật toán lý thuyết: Phần 1
47 trang 115 0 0 -
Nghiên cứu lý thuyết thuật toán: Phần 2
35 trang 32 0 0 -
Nghiên cứu lý thuyết thuật toán: Phần 1
73 trang 32 0 0 -
HƯỚNG DẪN THIẾT KẾ HỆ THỐNG QUẢN LÝ TÒA NHÀ
97 trang 32 0 0 -
Thuật toán bầy ong giải bài toán cây khung với chi phí định tuyến nhỏ nhất
12 trang 32 0 0 -
Lý thuyết mạng hàng đợi và ứng dụng trong các hệ thống truyền tin.
5 trang 30 0 0 -
Xác định hematocrit sử dụng mạng neural được huấn luyện online dựa trên máy học cực độ
8 trang 27 0 0 -
Bài giảng Hệ thống điều khiển thông minh: Chương 5 - TS. Huỳnh Thái Hoàng
61 trang 26 0 0