程岩
- 作品数：11 被引量：116H指数：6
- 供职机构：哈尔滨工业大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术社会学经济管理文化科学更多>>
- 粗糙集中定量关联规则的发现及其规则约简的方法研究被引量：16
- 2001年
- 模式的精确度和解释能力是评价数据挖掘质量的重要标准。本文提出一个利用关联规则技术从粗糙集中发现知识的算法 ,该算法挖掘出的模式具有较高的精确度。为了进一步提高模式的解释能力 ,本文又提出一个对规则进行约简的贪心算法。实验结果表明 ,利用本文提出的数据挖掘方法所发现的模式具有较高的解释能力和精确度。
- 程岩黄梯云
- 关键词：数据挖掘管理信息系统粗糙集定量关联规则贪心算法
- 查询驱动的一种挖掘特征规则的新方法被引量：1
- 2000年
- 智能查询是决策支持系统的一个重要内容 ,在数据库中挖掘特征规则是实现智能查询的一个重要手段 .目前的数据挖掘方法都是面向具体问题的 ,不能适应用户灵活的查询需要 .本文结合粗糙集理论 ,提出了一个面向查询的挖掘特征规则的新方法 ,利用该方法挖掘出的特征规则可以在精度上达到最优 .以该算法为核心 ,本文设计出一个查询特征规则的类 SQL命令 ,使用户与系统的交互问答更加方便。
- 程岩黄梯云
- 关键词：数据挖掘决策支持系统智能查询粗糙集
- [天牧壮禾牌]甜菜壮苗剂对甜菜幼苗的作用被引量：3
- 2017年
- 目前我国甜菜专用肥品种较少,甜菜苗期专用肥品种更少.本试验对[天牧壮禾]牌新型甜菜育苗肥进行了育苗效果研究.结果表明,该专用肥可以显著提高幼苗质量,明显增粗幼苗下胚轴,明显降低幼苗高度,起到了防止幼苗徒长的作用.此外,可以明显降低幼苗立枯病的发生,提高幼苗移栽成活率,进而提高甜菜产量.
- 罗成飞程岩
- 关键词：甜菜纸筒育苗专用肥
- 信息系统中一种面向粗糙集的数据挖掘方法被引量：35
- 2001年
- 数据挖掘技术是信息系统的一个重要研究内容 ,它可以从大量数据中自动发现对决策有帮助的知识。许多数据挖掘技术仅仅适用于精确集 ,不适用于粗糙集 ,而现实中粗糙集是普遍存在的现象 ,因此开发出一种面向粗糙集的数据挖掘技术在信息系统的研究领域具有重要意义。本文结合粗糙集理论提出了一个信息系统的粗糙集模型 ,在此基础上设计出一个属性约简方法及从粗糙集中发现规则的算法 :Apriori_2。
- 程岩黄梯云
- 关键词：数据挖掘技术信息系统粗糙集
- 在数据库中挖掘定量关联规则的方法研究被引量：27
- 2001年
- 数据挖掘技术是实现智能决策支持系统的一个重要手段 ,关联规则是数据挖掘的一个重要内容 .传统的 Apriori算法仅适用于挖掘数据间的定性关联关系 ,但数据间的定量关联关系对决策更有帮助 .属性值的离散映射是挖掘定量关联规则的一个重要环节 ,离散映射中属性值区间的划分粒度是影响数据挖掘质量的一个重要因素 .本文结合粗集理论提出了一个确定属性值划分粒度的方法 ,在此基础上设计出一个挖掘定量关联规则的算法 :Apriori 2 ,利用Apriori
- 程岩卢涛黄梯云
- 关键词：数据挖掘智能决策支持系统定量关联规则粗集数据库
- 智能决策支持系统中定量特征规则的挖掘方法研究被引量：9
- 2001年
- 定量特征规则通过将定量信息与规则相结合定量地反映了概念的主要特征和次要特征 ,面向属性的归纳学习算法是在数据库中挖掘定量特征规则的一个重要手段 ,但直接采用这种方法往往会使同一个概念有不同的特征描述 ,这种现象必然降低规则对决策的参考价值。本文提出了一个测量定量特征规律有效性的计算指标 ,并结合该指标设计出一个新的面向属性的归纳算法 ,该算法使定量特征规则在有效性上达到最优 ,避免了同一概念有不同的特征规则的现象。
- 程岩黄梯云
- 关键词：智能决策支持系统数据挖掘学习算法关系数据库
- 面向粗糙集的数据挖掘理论与方法研究
- 该文利用概念爬升的方法来解决属性值划分区间问题,通过分析属性值划分区间对数据挖掘结果的影响,利用粗糙集理论中关于属性依赖强度原理来控制概念爬升的程度,进而提出了一个划分属性值离散区间的算法,该算法的一个重要特点是它能同时...
- 程岩
- 关键词：数据库数据挖掘粗糙集
- 最小归纳依赖关系在采掘聚类关联规则中的应用研究被引量：4
- 2000年
- 数据集中的冗余属性会降低数据采掘结果的解释能力及精度。该文介绍了在非项目集类型的数据集中采掘聚类关联规则的基本原理，并利用RoughSet理论对属性间的归纳依赖关系进行了分析，提出了一个在数据集中发现没有冗余属性的最小归纳依赖关系的算法，使采掘出的关联规则的精度及解释能力都达到令人满意的水平。
- 程岩黄梯云
- 关键词：数据采掘关联规则聚类数据库
- 一种结合关联规则技术在数据库中挖掘分类规则的方法被引量：8
- 1999年
- 在数据库中发现分类规则是数据挖掘的一个重要内容，由于数据集往往由不精确数据组成，所以数据集不能截然划分为正例集和反倒集，因而无法直接采用示例学习的方法发现分类规则。本文结合关联规则技术，将原始数据集转换为决策表，使决策表具有无噪声和代表性高的特点，通过对决策表进行示例学习便可以挖掘出分类规则。
- 程岩黄梯云
- 关键词：数据挖掘关联规则数据库
- 数据挖掘中一种基于粗糙集理论的属性值离散映射方法被引量：10
- 2002年
- 不确定性知识是数据挖掘的一个重要内容 ,而属性值的离散映射是在数据库中发现不确定性知识的一个重要环节。本文首先提出一个不确定性信息系统的粗糙集模型 ,在此基础上进一步提出了划分属性值离散区间的算法。该算法同时适用于字符型属性的数据和数值型属性的数据 ,从而可以广泛地应用于不确定性知识的挖掘。
- 黄梯云卢涛程岩
- 关键词：数据挖掘粗糙集不确定性知识属性值
