基于FNN与GA相融合的数据挖掘方法研究

• 作者: 王刚 王本年
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 模糊神经网络 遗传算法 隶属函数 规则剪枝
• 年，卷（期）: 2008,（2）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 119-121,125
• 页数: 4页
• 分类号: TP311
• 字数: 2861字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2008.02.033

摘要

模糊神经网络即具有输入信号是模糊量的神经网络,是模糊系统与神经网络相结合的产物,汇聚了二者的优点;遗传算法是一种自适应全局优化概率搜索算法.研究了基于模糊神经网络与遗传算法相融合的一种算法,在应用模糊神经网络进行数据挖掘前,应用遗传算法完成隶属函数的训练,以便更好地进行模糊神经网络学习;经过模糊神经网络学习后,提取相关规则,再次应用遗传算法,进行规则剪枝,提高数据挖掘效率.实验表明,与传统方法相比,该方法能够更快速、更加准确地进行数据挖掘,提取更精确的推理规则.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王刚	铜陵学院计算机系	14	60	4.0	7.0
2	王本年	铜陵学院计算机系	13	194	7.0	13.0