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基于增量式遗传算法的粗糙集分类规则挖掘
被引量:
9
1
作者
何明
冯博琴
+1 位作者
马兆丰
傅向华
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004年第6期579-582,共4页
从规则获取和优化两个方面研究了基于遗传算法(GA)的增量式粗糙集分类规则挖掘方法.通过研究决策表和决策规则系数,建立了基于粗糙集表示和度量的知识理论,将GA和粗糙集分类规则挖掘算法相结合,在保持原有知识完备的前提下,利用GA对以...
从规则获取和优化两个方面研究了基于遗传算法(GA)的增量式粗糙集分类规则挖掘方法.通过研究决策表和决策规则系数,建立了基于粗糙集表示和度量的知识理论,将GA和粗糙集分类规则挖掘算法相结合,在保持原有知识完备的前提下,利用GA对以增量形式获得的分类规则进行优化,获取最优分类规则.试验结果表明,执行增量式GA所需时间较执行一般GA所需时间要少,可有效完成分类规则优化的任务,同时还可提高分类的精度,使分类结果具有更好的可理解性.
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关键词
粗糙集
数据挖掘
增量式遗传算法
分类规则
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题名
基于增量式遗传算法的粗糙集分类规则挖掘
被引量:
9
1
作者
何明
冯博琴
马兆丰
傅向华
机构
西安交通大学电子与信息工程学院
出处
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004年第6期579-582,共4页
基金
国家高技术研究发展计划资助项目 (2 0 0 3AA1Z2 61 0 ).
文摘
从规则获取和优化两个方面研究了基于遗传算法(GA)的增量式粗糙集分类规则挖掘方法.通过研究决策表和决策规则系数,建立了基于粗糙集表示和度量的知识理论,将GA和粗糙集分类规则挖掘算法相结合,在保持原有知识完备的前提下,利用GA对以增量形式获得的分类规则进行优化,获取最优分类规则.试验结果表明,执行增量式GA所需时间较执行一般GA所需时间要少,可有效完成分类规则优化的任务,同时还可提高分类的精度,使分类结果具有更好的可理解性.
关键词
粗糙集
数据挖掘
增量式遗传算法
分类规则
Keywords
Classification (of information)
Data mining
Decision tables
Genetic algorithms
Optimization
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于增量式遗传算法的粗糙集分类规则挖掘
何明
冯博琴
马兆丰
傅向华
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004
9
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