【摘 要】
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针对传统缺省规则知识挖掘算法易出现规则繁复、提取和存储不便等不足，提出了基于泛化分配表（GDT）和约简概念格（CL）优势互补的GDTCL缺省规则挖掘模型．模型采用GDT求取条件属性的属
【机 构】
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中国矿业大学环境与测绘学院,江苏省资源环境信息工程重点实验室,太原理工大学阳泉学院
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针对传统缺省规则知识挖掘算法易出现规则繁复、提取和存储不便等不足，提出了基于泛化分配表（GDT）和约简概念格（CL）优势互补的GDTCL缺省规则挖掘模型．模型采用GDT求取条件属性的属性子集，有效地解决了利用粗集理论进行求解会面临的NP问题．利用扩展概念格来表达GDT泛化层次的蕴含关系及规则强度和支持度的限制关系，通过概念格的约简算法完成缺省规则的挖掘．最后，进行了矿山缺省规则知识发现的实例验证，结果表明，该模型能从不完整矿山信息系统中挖掘出规则长度齐整、易于存储和应用匹配的无重复缺省规则．
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