一种改进的蚁群挖掘算法

摘要：

对数据挖掘中的分类问题进行了研究.Ant-Miner算法使用蚁群算法来解决分类问题,取得了一定的效果,但存在运行时间较长和分类不够精确等缺陷.从状态转移规则、启发式函数和信息素更新策略等三个方面对Ant-Miner算法进行了改进,提出了一种新的蚁群挖掘算法ACMA.仿真结果表明,ACMA算法比Ant-Miner算法分类的准确性高,性能也更优越.

关键词：蚁群挖掘算法、分类、数据挖掘

所属期刊栏目：36

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目60573141,70271050;国家高技术研究发展计划"863"计划基金项目2005AA775050,2007AA701301;江苏省自然科学基金项目BK2005146;江苏省高技术研究计划基金项目BG2005038;江苏省计算机信息处理技术重点实验室基金项目kjx050001,kjs06;南京邮电大学青蓝计划项目NY207084

在线出版日期：2008-12-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1-4,16