计算机科学 ›› 2005, Vol. 32 ›› Issue (6): 129-132.

• • 上一篇    下一篇

粗糙集分类算法中的近似决策规则和规则匹配方法

张雪英 刘凤玉 JürgenKrause   

  1. 德国社会科学信息中心 南京理工大学计算机科学与工程系,南京210094 南京理工大学计算机科学与工程系,南京210094//南京农业大学信息科技学院,南京210095
  • 出版日期:2018-11-17 发布日期:2018-11-17

  • Online:2018-11-17 Published:2018-11-17

摘要: 粗糙集分类算法在应用标准决策规则进行新对象分类时,经常碰到决策规则与新对象不完全匹配的情况。因此,近似决策规则和部分匹配方法常用于提高决策规则与新对象匹配的可能性。本文在概述和比较两种近似决策规则生成算法的基础上,以一个文本分类系统为例,提出了一种综合的、更有效的近似决策规则生成算法。文章还介绍了几种通用的规则匹配方法,提出了一系列实用的完全匹配和部分匹配公式。实验表明,新提出的近似决策规则生成算法和规则匹配公式能够有效地提高决策规则与新对象的匹配可能性与准确性。

关键词: 决策规则 匹配方法 分类算法 粗糙集 近似 生成算法 应用标准 分类系统 规则匹配 可能性 对象 不完全 准确性 公式

No related articles found!
Viewed
Full text


Abstract

Cited

  Shared   
  Discussed   
No Suggested Reading articles found!