粗糙集理论的双重学习方法研究

• 作者: 陈果
• 来源期刊: 信息与控制
• 关键词: 粗糙集理论 遗传算法 机器学习 属性约简 值约简 规则提取 双重
• 年，卷（期）: 2008,（2）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 166-170
• 页数: 5页
• 分类号: TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0411.2008.02.008

摘要

提出了一种新的粗糙集双重学习方法,该方法能用遗传算法实现外层学习,用规则提取方法进行内层学习.其基本思想是:首先引入遗传算法,将属性编码,并针对不同的属性组合进行规则提取;然后用测试样本对规则集进行检验.并基于所得到的识别率建立适应度函数;最后在合适的遗传算子下获取最佳的属性组合及相应的知识规则.与其他方法相比,本文所提粗糙集双重学习方法集属性约简和规则提取于一体.整个过程具有很强的自适应能力.最后.用算例对本文方法进行了验证.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈果	南京航空航天大学民航学院	178	3333	32.0	49.0