【摘 要】
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针对数据挖掘中的分类问题,本文提出了一种基地神经网络和粗糙集的分类规则挖掘方法.为了便于挖掘有趣的分类规则,首先用误差逆传播算法训练神经网络,然后用遗传算法修剪神经网络,接着用粗糙集方法提取分类规则,最后用支持度和置信度度量出规则的兴趣度,找出用户感兴趣的分类规则.实验结果验证了该方法的有效性.
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针对数据挖掘中的分类问题,本文提出了一种基地神经网络和粗糙集的分类规则挖掘方法.为了便于挖掘有趣的分类规则,首先用误差逆传播算法训练神经网络,然后用遗传算法修剪神经网络,接着用粗糙集方法提取分类规则,最后用支持度和置信度度量出规则的兴趣度,找出用户感兴趣的分类规则.实验结果验证了该方法的有效性.
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