基于改进置信规则库推理的分类方法

摘要：

通过引入置信规则库的线性组合方式、设定规则数等于分类数及改进个体匹配度的计算方法,提出基于置信规则库推理的分类方法.比较于传统的置信规则库推理方法,新方法中规则数的设置不依赖于问题的前件属性数量或候选值数量,仅与问题的分类数有关,保证了方法对于复杂问题的适用性.实验中,通过差分进化算法对置信规则库的规则权重、前件属性权重、属性候选值和评价等级的置信度进行参数学习,得到最优的参数组合.在对三个常用的公共分类数据集进行测试时,均获得理想的分类准确率,表明新分类方法合理有效.

关键词： 置信规则库推理 数据分类 参数组合 差分进化算法

作者: 叶青青 杨隆浩

作者单位: 福州大学数学与计算机科学学院,福建省 福州市 350002 福州大学经济与管理学院,福建省 福州市 350002

会议类型: 国内会议

会议名称: 第八届全国大学生创新创业年会

会议地点: 哈尔滨

会议语种:中文

页码: 469-472

在线出版日期: 2015-09-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）