【摘要】：概念格是數(shù)據(jù)分析與知識提取的一種有效形式化工具,約束概念格是一種新的概念格結(jié)構(gòu),具有構(gòu)造的時空復(fù)雜性低,所提取知識的實用性和針對性強等特點。針對海量恒星光譜自動分類任務(wù),依據(jù)約束概念格結(jié)點外延與訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)集等價劃分之間的關(guān)系,通過引入外延支持度和劃分支持度的概念,提出了一種基于約束概念格的恒星光譜數(shù)據(jù)分類規(guī)則挖掘方法,并采用SDSS恒星光譜數(shù)據(jù)集,實驗驗證了由該方法所提取出的分類規(guī)則具有較高的分類效率和分類正確率,從而為海量的恒星光譜數(shù)據(jù)自動分類提供了一種有效方法。
[Abstract]:Concept lattice is an effective formalization tool for data analysis and knowledge extraction. Constrained concept lattice is a new concept lattice structure with the characteristics of low space-time complexity, practicability and pertinence of the extracted knowledge. According to the relation between the extension of constrained concept lattice node and the equivalent partition of training sample data set, the concepts of extension support and partition support are introduced for the automatic classification of massive star spectrum. In this paper, a method of star spectral data classification rule mining based on constrained concept lattice is proposed, and the SDSS star spectral data set is used. The experimental results show that the classification rules extracted by this method have high classification efficiency and classification accuracy. This provides an effective method for automatic classification of massive stellar spectral data.
【作者單位】： 太原科技大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(6057307560773014) 山西省回國留學(xué)人員科研項目(2009-77)資助
【分類號】：P144.1

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本文編號：2398521