面向最佳决策结构的置信规则库结构学习方法??

摘要：

针对置信规则库中初始结构不合理的问题，现有的解决方法仍存在不具备可重复性或受数据完备性和等级效用值相关联的制约等方面的不足。鉴于此，对置信规则库的参数学习进行了理论分析和实验验证，总结出不合理结构下置信规则库中易出现结构欠完备问题或结构过完备问题；将DBSCAN算法和误差分析嵌入到现有参数学习方法中用于解决上述问题，进而提出了面向最佳决策结构的结构学习方法；通过实验分别在过完备结构和欠完备结构的置信规则库下验证了新方法，并对比了结构改变时误差的变化。实验结果表明所提方法是有效可行的。

关键词：置信规则库(BRB)、结构学习、DBSCAN算法、误差分析

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：The National Natural Science Foundation of China under Grant Nos.70925004,71371053,61300026,61300104;the Science and Technology Project of Fujian Education Department under Grant No. JA13036;the Science and Technology Development Foundation of Fuzhou University under Grant No.2014-XQ-26

在线出版日期：2014-10-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共15页

页码：1216-1230