LUẬT KẾT HỢP MỜ DỰA TRÊN NGỮ NGHĨA ĐẠI SỐ GIA TỬ
Abstract
Luật kết hợp mờ đã được nhiều tác giả quan tâm nghiên cứu theo nhiều cách tiếp cận khác nhau và đã có nhiều kết quả công bố. Tuy nhiên, đối với việc khai phá dữ liệu mờ với nhiều kiểu dữ liệu khác nhau để tìm ra luật kết hợp mờ nào đó phù hợp là vấn đề khó và phức tạp. Vì vậy, trong bài báo này, với nhiều ưu điểm của đại số gia tử, chúng tôi trình bày một phương pháp mới để xử lý luật kết hợp mờ sử dụng đại số gia tử đơn giản và trực quan hơn.
References
. Nguyễn Cát Hồ, Nguyễn Văn Long, Làm đầy đủ đại số gia tử trên cơ sở bổ sung các phần tử giới hạn, Tạp chí tin học và điều khiển học, (19), 1, (2003), 62-71.
. Nguyễn Công Hào, Một phương pháp xử lý giá trị khoảng trong cơ sở dữ liệu mờ, Tạp chí Bưu chính Viễn thông và Công nghệ Thông tin. “Chuyên san các công trình nghiên cứu khoa học, nghiên cứu triển khai Công nghệ Thông tin – Truyền thông”, Số 18, (2007), 68-74.
. Hoàng Thị Lan Giao, Bài giảng về Data Mining, Trường Đại học Khoa học, Đại học Huế, 2010.
. Fu, A. et al., Finding fuzzy sets for the mining of fuzzy association rules for numerical attributes, in Proceedings of 1st Intl. Symposium on Intelligent Data Engineering and Learning (IDEAL'98), (1998), 263-268.
. R. Srikant and R. Agrawal, Mining Quantitative Association Rules in Large Relational Tables, Proc. of the ACM SIGMOD Conference on Management of Data, 1996.
. R. Srikant, R. Agrawal, Mining generalized association rules, The Internat. Conf. on Very Large Databases, 1995.
. Tzung-Pei Honga, Kuei-Ying Linb, Shyue-Liang Wangb, Fuzzy data mining for interesting generalized association rules, Department of Electrical Engineering, National University of Kaohsiung, Der-Chung Road, Nan-Tzu District, Kaohsiung 811, Taiwan, ROC, 2002.
