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公开(公告)号：CN111507365A
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN201910821869.5
申请日：2019-09-02
Applicant: 中南大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于模糊聚类的置信规则自动生成方法，属于数据挖掘技术领域。针对完全依赖人工经验建立置信规则库耗时耗力的问题，在扩展置信规则库方法的基础上，本发明首先对样本数据进行模糊聚类，将样本的模糊聚类中心以及以聚类中心为圆心、与聚类中心距离为某设定值的样本作为生成扩展置信规则库的基础数据；再依据变量关联关系和样本隶属度矩阵计算前提属性权重和规则权重。本发明的目的是为了解决扩展置信规则库方法中样本数据选择难，不适合应用于大样本数据建模的问题。本发明降低了已有扩展置信规则库方法中经验设定前提属性权重和初始规则权重对专家经验的依赖程度。采用本发明从实际生产数据提取置信规则，与人工设定初始置信规则相比，提高了置信规则库的生成效率和推理精度。
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