有判定的极小极大规则学习及其应用

• 作者: 李国庆 李海芳 陈俊杰
• 来源期刊: 太原理工大学学报
• 关键词: 粗糙集 属性约简 决策树 规则简化
• 年，卷（期）: 2009,（3）
• 所属期刊栏目: 计算机与信息工程
• 页码范围: 215-218
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文

摘要

使用粗糙集理论对训练集进行属性约简,再使用决策树算法得到决策树规则;然后,根据规则信息量及规则可信度的概念提出两条规则筛选准则,并将两条准则应用于极小极大规则学习方法,形成有判定的极小极大规则学习.将该算法应用于决策树规则的简化,缩小了简化的范围,并能保证规则覆盖的一致性,且可减少规则的总数量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李国庆	太原理工大学计算机与软件学院	2	5	2.0	2.0
2	陈俊杰	太原理工大学计算机与软件学院	220	1728	20.0	30.0
3	李海芳	太原理工大学计算机与软件学院	92	507	12.0	16.0