面向最佳决策结构的置信规则库结构学习方法??

• 作者: 傅仰耿 吴英杰 杨隆浩
• 来源期刊: 计算机科学与探索
• 学科: 工学
• 关键词: 置信规则库(BRB) 结构学习 DBSCAN算法 误差分析
• 年，卷（期）: 2014,（10）
• 所属期刊栏目: 人工智能与模式识别
• 页码范围: 1216-1230
• 页数: 15页
• 分类号: TP18
• 字数: 9909字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.1403062

摘要

针对置信规则库中初始结构不合理的问题，现有的解决方法仍存在不具备可重复性或受数据完备性和等级效用值相关联的制约等方面的不足。鉴于此，对置信规则库的参数学习进行了理论分析和实验验证，总结出不合理结构下置信规则库中易出现结构欠完备问题或结构过完备问题；将DBSCAN算法和误差分析嵌入到现有参数学习方法中用于解决上述问题，进而提出了面向最佳决策结构的结构学习方法；通过实验分别在过完备结构和欠完备结构的置信规则库下验证了新方法，并对比了结构改变时误差的变化。实验结果表明所提方法是有效可行的。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴英杰	福州大学数学与计算机科学学院	66	453	11.0	19.0
2	傅仰耿	福州大学数学与计算机科学学院	38	169	7.0	11.0
3	杨隆浩	福州大学数学与计算机科学学院	19	80	6.0	7.0