-
题名基于粗集的规则提取LBR和LEM3
被引量：1
- 1
-
-
作者
胡丹
莫智文
-
机构
四川师范大学数学研究所
-
出处
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2002年第2期129-133,共5页
-
基金
国家自然科学基金(No.69803007)
-
文摘
本文基于粗集理论,提出了一种新的规则提取法LBR(Learning By Rough Sets),并对LBR与另一种已有的规则提取法LEM1,即全局覆盖算法(global covering algorithm)进行了比较和讨论.基于比较的结果,得出了将LEM1改进后的LEM3.LBR不但可用于普通的决策表规则提取,更多地可应用于基于模糊划分的规则提取.LBR的提出,极大地简化和丰富了规则提取算法,在已知数据中可获取更为丰富的信息量.而LEM3的使用,则是在将"依赖"(depend on)这一概念推广的基础上,更灵活地使用"覆盖"(covering),扩大了获取规则的范围.LBR和LEM3因其各自不同的优点,在数据挖掘和智能领域均具有广泛的应用前景.
-
关键词
粗集
规则提取
LBR
lem3
决策表
模糊划分
机器学习
人工智能
-
Keywords
Rough Set, Learning Rules, Decision Table, Fuzzy Rough Set
-
分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
-
