基于粗糙集属性约简与进化算法的贝叶斯网络分类器

• 作者: 李艳颖 杨有龙 汪春峰
• 来源期刊: 郑州大学学报（理学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 贝叶斯网络 分类器 进化算法 属性约简
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 页码范围: 43-49
• 页数: 7页
• 分类号: TP18
• 字数: 5755字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn/1671-6841.2014.02.009

摘要

提出一种新的学习无约束贝叶斯网络分类器的算法(RE-BNC).该算法基于粗糙集理论,在保证分类精度不变的前提下,先对冗余属性变量进行约简,降低属性变量维数,然后构建一个无约束优化模型用来学习较好的初始种群,降低搜索空间,再结合进化算法学习分类器的网络结构.与其他常见的8种分类器算法相比较,实验结果表明该算法设计合理,且分类效果较好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨有龙	西安电子科技大学数学与统计学院	44	147	7.0	10.0
2	李艳颖	宝鸡文理学院数学系	26	39	4.0	5.0
4	汪春峰	河南师范大学数学与信息科学学院	27	90	5.0	7.0