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为了获取最小决策规则集,当增加新样本时,传统的方法通常需要对决策表中所有数据重新计算,效率欠佳。从可变精度粗集模型理论出发,讨论了新增记录与已有条件属性等价类的关系及对规则集的影响,在此基础上提出了基于可变精度粗集模型的增量式规则获取算法。通过仿真实验表明,这种增量式算法是可行的。
基于可变精度粗集模型的增量式规则获取算法
【摘 要】
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为了获取最小决策规则集,当增加新样本时,传统的方法通常需要对决策表中所有数据重新计算,效率欠佳。从可变精度粗集模型理论出发,讨论了新增记录与已有条件属性等价类的关系及对规则集的影响,在此基础上提出了基于可变精度粗集模型的增量式规则获取算法。通过仿真实验表明,这种增量式算法是可行的。
【机 构】
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重庆邮电学院
【出 处】
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重庆邮电学院学报(自然科学版)
【发表日期】
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2005年06期
【基金项目】
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中国科学院资助项目，科技部攀登计划，重庆市应用基础研究基金，重庆市教委资助项目
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