基于信息赢取的适应度函数

• 作者: 刘椿年 杨新武
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 一阶规则 遗传算法
• 年，卷（期）: 2004,（2）
• 所属期刊栏目: 博士论文
• 页码范围: 38-39,161
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 字数: 3811字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2004.02.015

摘要

用遗传算法挖掘一阶规则的关键在于如何准确地评价一阶规则,即规则的适应度能有效地区分规则的优劣,从而指导算法逼近目标规则.该文在绑定概念的基础上,依据信息理论,提出了新的基于信息赢取的适应度函数.相比通常采用的基于规则覆盖的正、负例数目的评判标准,新的适应度函数能充分利用隐藏在例子和背景知识中的信息,更准确地量化一阶规则的优劣,从而提高算法的搜索性能和规则的可读性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨新武	北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件北京市重点实验室	16	111	6.0	10.0
2	刘椿年	北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件北京市重点实验室	81	1010	16.0	29.0