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基于多群协同人工鱼群算法的分类规则提取算法
被引量：
8
1
作者
戴上平
姬盈利
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王华
金鹏
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2012年第5期1676-1679,共4页
在对基本人工鱼群算法原理分析的基础上,提出了一种多群协同人工鱼群算法用于实现对连续空间变量的分类规则提取问题。定义了基于规则支持度与置信度的规则评价函数,构造了人工鱼在规则提取应用中的特定编码及相关概念的计算公式,给出...
在对基本人工鱼群算法原理分析的基础上,提出了一种多群协同人工鱼群算法用于实现对连续空间变量的分类规则提取问题。定义了基于规则支持度与置信度的规则评价函数,构造了人工鱼在规则提取应用中的特定编码及相关概念的计算公式,给出了该算法的具体实现步骤,并用VC++软件编程实现。最后对Iris和Wine数据集进行测试实验,并与单群体鱼群算法及多种群微粒群算法进行比较。仿真结果表明,该算法能够快速提取分类精度较高的分类规则,因此利用该算法解决连续变量分类规则提取的相关问题是可行且有效的。
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关键词
多
群体
人工
鱼群
分类规则
协同
单
群体
人工
鱼群
算法
多种群微粒群
算法
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题名
基于多群协同人工鱼群算法的分类规则提取算法
被引量：
8
1
作者
戴上平
姬盈利
王华
金鹏
机构
华中师范大学计算机科学系
武汉大学资源与环境科学学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2012年第5期1676-1679,共4页
基金
国家"863"计划资助项目(2011AA120304)
文摘
在对基本人工鱼群算法原理分析的基础上,提出了一种多群协同人工鱼群算法用于实现对连续空间变量的分类规则提取问题。定义了基于规则支持度与置信度的规则评价函数,构造了人工鱼在规则提取应用中的特定编码及相关概念的计算公式,给出了该算法的具体实现步骤,并用VC++软件编程实现。最后对Iris和Wine数据集进行测试实验,并与单群体鱼群算法及多种群微粒群算法进行比较。仿真结果表明,该算法能够快速提取分类精度较高的分类规则,因此利用该算法解决连续变量分类规则提取的相关问题是可行且有效的。
关键词
多
群体
人工
鱼群
分类规则
协同
单
群体
人工
鱼群
算法
多种群微粒群
算法
Keywords
multi artificial fish swarm algorithm
classification rule
cooperation
single artificial fish swarm algorithm
multi particle swarm algorithm
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多群协同人工鱼群算法的分类规则提取算法
戴上平
姬盈利
王华
金鹏
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2012
8
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参考文献
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