粗糙集分类算法中的近似决策规则和规则匹配方法

• 作者: Jürgen Krause 刘凤玉 张雪英
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 粗糙集 分类算法 近似规则 决策规则 匹配规则
• 年，卷（期）: 2005,（6）
• 所属期刊栏目: 人工智能及图像处理
• 页码范围: 129-132
• 页数: 4页
• 分类号: TP3
• 字数: 4662字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-137X.2005.06.037

摘要

粗糙集分类算法在应用标准决策规则进行新对象分类时,经常碰到决策规则与新对象不完全匹配的情况.因此,近似决策规则和部分匹配方法常用于提高决策规则与新对象匹配的可能性.本文在概述和比较两种近似决策规则生成算法的基础上,以一个文本分类系统为例,提出了一种综合的、更有效的近似决策规则生成算法.文章还介绍了几种通用的规则匹配方法,提出了一系列实用的完全匹配和部分匹配公式.实验表明,新提出的近似决策规则生成算法和规则匹配公式能够有效地提高决策规则与新对象的匹配可能性与准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘凤玉	南京理工大学计算机科学与工程系	222	2047	22.0	31.0
2	张雪英	南京理工大学计算机科学与工程系	15	447	10.0	15.0
6	Jürgen Krause		1	11	1.0	1.0