一种基于变异蚁群算法的分类规则挖掘算法

• 作者: 王晓蜂 王运林
• 来源期刊: 电脑知识与技术：学术交流
• 学科: 工学
• 关键词: 蚁群算法 分类规则 精英群交叉变异策略 决策树学习
• 年，卷（期）: 2009,（4）
• 页码范围: 2541-2543
• 页数: 3页
• 分类号: TP391

摘要

Parepinelli等人提出了基于ACO的分类算法。算法实质上是一种序列覆盖算法：蚁群搜索一个规则，移去它覆盖的样例，再重复这一过程．从而得到共同覆盖样例的一组规则。针对蚁群算法计算时间长的缺点，文章采用了新的启发函数及信息素更斯方法，并引入了精英群交叉变异策略。对两个功用数据的实验及其和Ant—Miner的对比表明，该算法有更强的预测分析能力，能够发现更好的分类规则集？以及形式更简单的规则。实验同时显示该算法有效节约了时间。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王运林	上海海事大学信息工程学院	2	3	1.0	1.0
2	王晓蜂	上海海事大学信息工程学院	1	0	0.0	0.0