文献类型：期刊文章

作　　者：李抒音[1] 刘洋[2]

LI Shuyin;LIU Yang(School of Art and Design,Zhengzhou University of Aeronautics,Zhengzhou 450046,China;School of Information Engineering,Zhengzhou University,Zhengzhou 450001,China)

机构地区：[1]郑州航空工业管理学院艺术设计学院,郑州450046 [2]郑州大学信息工程学院,郑州450001

出　　处：《计算机工程》

基　　金：国家自然科学基金(61303044,61572444)

年　　份：2019

卷　　号：45

期　　号：9

起止页码：211-215

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2019_2020、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、UPD、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对粗糙集分类规则挖掘算法LEM2剪枝条件过于严格的问题,提出一种权重模糊粗糙集的改进规则挖掘算法。在用例带权重的模糊粗糙集理论框架上分析面向混合数据的分类规则挖掘算法,引入粗糙集模型的近似覆盖参数作为挖掘算法的泛化度量参数,实现对规则集数量和规则形式复杂程度的调节。实验结果表明,与LEM2算法和DataSqueezer算法相比,该算法的平均精度和平均召回率更优,分别为81 %和80 %,且生成规则的平均长度最短。

关 键 词：知识发现 分类  粗糙集理论 规则挖掘  权重学习  

分 类 号：TP18]