从样本数据中提取模糊规则的算法研究

• 作者: 文东丽 赵妍 逄玉俊
• 来源期刊: 石油化工高等学校学报
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 规则提取 模糊规则 神经网络 算法
• 年，卷（期）: 2004,（3）
• 所属期刊栏目: 计算机与自动化
• 页码范围: 83-88
• 页数: 6页
• 分类号: TP389.1
• 字数: 4104字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-396X.2004.03.024

摘要

如何从大量数据中提取或"挖掘"知识是数据挖掘领域中的研究热点之一.利用神经网络在提取规则时的优势从样本数据中提取模糊规则.介绍了一系列算法,其中朴素提取规则仅是对样本数据粗糙的挖掘.参照模糊控制中的模糊化思路,可在挖掘问题中引入模糊语言变量.根据隶属函数的训练,模糊语言的筛选,属性间是否存在相关性的判断等问题,利用神经网络中的BP算法提出了双向训练算法.在已完成训练的网络进行网络剪裁,最后在完成剪裁的网络上,先确定候选规则再利用聚类结果从候选规则中提取模糊规则.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	逄玉俊	辽宁石油化工大学信息工程学院	7	38	4.0	6.0
2	赵妍	辽宁石油化工大学信息工程学院	1	10	1.0	1.0
3	文东丽	辽宁石油化工大学信息工程学院	1	10	1.0	1.0