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文檔簡介
1、語義決策樹算法雖然可以進行語義方面更加精確的匹配,但存在硬性劃分的缺陷。在連續(xù)屬性語義化的過程中,將訓(xùn)練集中的數(shù)據(jù)映射為語義概念類中的某個概念時,它把數(shù)據(jù)嚴格地劃分到語義概念類中的某個概念,沒有考慮它們對某個概念的隸屬度。然而,一個數(shù)據(jù)是否屬于某個概念具有一定的不確定性或者說模糊性,即存在語義的模糊性問題。模糊邏輯雖然在一定程度上解決了不確定性問題,但其本質(zhì)仍是用確定的隸屬度來表示不確定的模糊性,即存在模糊的不徹底性。
本
2、文針對語義決策樹算法中存在的問題,對決策樹算法中的模糊語義進行研究,提出了一種連續(xù)屬性隨機模糊語義化方法CARFS。通過利用語義概念樹和FCM算法求得隸屬度,同時利用云模型求得隸屬度的準確度,即隨機性,解決了語義決策樹挖掘中沒有考慮到模糊性的問題,同時解決了模糊的不徹底性問題。在生成語義概念樹時,本文提出了一種語義概念樹自動生成方法。通過對基于遺傳算法的連續(xù)屬性離散化算法進行改進,形成語義概念樹的葉子結(jié)點,進而采用類平均法進行概念層次的
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