基于二元蚁群优化算法的分类规则挖掘

• 作者: 熊伟清
• 来源期刊: 模式识别与人工智能
• 学科: 工学
• 关键词: 模拟进化算法 二元蚁群优化算法 数据挖掘 分类规则挖掘 机器学习
• 年，卷（期）: 2008,（4）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 500-505
• 页数: 6页
• 分类号: TP311|TP181
• 字数: 5903字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6059.2008.04.012

摘要

提出一种基于二元蚁群算法的分类规则挖掘算法.针对蚁群算法计算时间长的缺点,引入一种变异算子,同时为了避免蚁群算法陷入局部最优,又引入灾变算子.通过对美国加州大学机器学习数据集中的测试集进行测试表明,该算法的预测准确率能较大提高.实验同时显示引入变异算子和灾变算子能有效节省计算时间和防止陷入局部最优.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	熊伟清	宁波大学计算机科学与技术研究所	68	1051	17.0	30.0