L CS 在多步学习问题中的规则集压缩算法

• 作者: 李德华 王俊英 臧兆祥
• 来源期刊: 华中科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 学习分类元系统 压缩算法 多步学习问题 强化学习 规则集压缩
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 所属期刊栏目: 信息工程
• 页码范围: 101-105
• 页数: 5页
• 分类号: TP181|TP39
• 语种: 中文
• DOI: 10.13245/j.hust.140222

摘要

为了解决学习分类元系统（LCSs）应用于多步学习问题时会生成规模庞大、冗余的规则集问题，提出了一种规则集压缩算法．该算法的处理过程包含三个阶段：a．通过特殊的遗传进化操作，在删除一些较弱分类元的同时，增加规则集里泛化能力较强、适应值较高的分类元的个体数目；b．进行冲突消解，消除规则集里相互重叠、相互冲突的分类元；c．对产生的无重叠无冲突的规则集，进行大幅度压缩处理，得出最终的精简规则集．实验结果表明：所提算法能够在几乎不降低系统整体性能的前提下，将规则集极大地约简和压缩，从而产生足够小的规则集，使LCSs的知识表示的冗余度减少，凸显了规则集的易解释、易操作等特性；提高了LCSs在多步学习问题中的应用效果，拓展了其应用范围．

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李德华	华中科技大学自动化学院	123	1321	19.0	29.0
2	王俊英	三峡大学计算机与信息学院	17	69	5.0	7.0
3	臧兆祥	三峡大学计算机与信息学院	10	17	2.0	3.0