基于遗传算法的模糊决策树的参数优化

• 作者: 孙娟 杨宏伟 王熙照 王金凤 赵明华
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 归纳学习 模糊决策树归纳 模糊ID3算法 遗传算法
• 年，卷（期）: 2003,（25）
• 所属期刊栏目: 学术探讨
• 页码范围: 88-91,97
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6|G433
• 字数: 5795字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2003.25.027

摘要

模糊决策树归纳学习是从示例中产生规则知识的一个重要方法,决策树的产生过程涉及到两个重要的参数α、β.一般说来,这两个参数的选取依赖于所讨论的领域知识和用户的需要,若选取不当,会对分类结果产生很大影响,从而导致不正确的分类.如何选取这两个参数的值目前尚无较好的方法,仅凭人们的经验而定,该文提出了一种应用遗传算法来优化模糊决策树中参数的方法,旨在为选取参数提供实验方法,同时也为直接选取经验参数提供了一定的实验支撑.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王熙照	河北大学数学与计算机学院机器学习研究中心	88	1286	18.0	32.0
2	孙娟	河北大学数学与计算机学院机器学习研究中心	19	137	5.0	11.0
3	赵明华	河北大学数学与计算机学院机器学习研究中心	8	28	4.0	5.0
5	王金凤	河北大学数学与计算机学院机器学习研究中心	5	19	3.0	4.0
8	杨宏伟	河北大学数学与计算机学院机器学习研究中心	4	87	4.0	4.0