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从粗糙集理论出发,利用决策表局部最小确定性作为阈值来自主控制产生规则,得到一种改进的增量式学习算法。实验表明,在处理大多数数据集时,该算法效率和生成的规则集对样本的正确识别率都较已有的基于粗糙集的增量式算法IRAA有所提高。
一种改进的基于粗糙集的增量式学习算法
【摘 要】
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从粗糙集理论出发,利用决策表局部最小确定性作为阈值来自主控制产生规则,得到一种改进的增量式学习算法。实验表明,在处理大多数数据集时,该算法效率和生成的规则集对样本的正确识别率都较已有的基于粗糙集的增量式算法IRAA有所提高。
【机 构】
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重庆邮电大学计算机科学与技术研究所
【出 处】
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计算机应用
【发表日期】
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2008年S2期
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