基于增量式遗传算法的粗糙集分类规则挖掘

摘要：

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

所属期刊栏目：38

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家高技术研究发展计划863计划2003AA1Z2610

在线出版日期：2004-07-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：579-582