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摘要:
基于均匀常数分布的基因表达式编程决策树算法存在对多属性数据分类效果不佳的问题.为此,提出一种基于差分演化的基因表达式编程决策树算法,该算法通过引入差分演化的方法对其附加阈值进行改进,从而使均匀的常数数组在保持均匀分布的同时仍不失多样性.实验结果表明,该方法在多属性数据的分类问题上能够得到良好的效果.
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文献信息
篇名 基于差分演化的GEP决策树算法
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 基因表达式编程 决策树 差分演化
年,卷(期) 2011,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 181-183
页数 分类号 TP311.52
字数 4125字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2011.01.063
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王卫红 浙江工业大学计算机科学与技术学院 68 575 12.0 20.0
2 李曲 浙江工业大学计算机科学与技术学院 11 41 5.0 6.0
3 阮薇 浙江工业大学计算机科学与技术学院 1 6 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
基因表达式编程
决策树
差分演化
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
总下载数(次)
53
总被引数(次)
317027
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