【摘 要】
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提出一种基于自组织特征映射网络(SOFM)和遗传算法的定量数据规则提取模型.首先利用自组织特征映射网络SOFM,把定量数据转换为模糊集的语义值,用模糊集合相似性分析与融合对
【机 构】
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安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室,安徽大学计算机科学与技术学院,安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室 合肥230039,合肥230039,合肥230039
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提出一种基于自组织特征映射网络(SOFM)和遗传算法的定量数据规则提取模型.首先利用自组织特征映射网络SOFM,把定量数据转换为模糊集的语义值,用模糊集合相似性分析与融合对初始的模糊区间进行约简,以提高其解释性.然后利用变精度粗糙集模型从中挖掘模糊分类规则.最后利用遗传算法对所得规则进行优化,在不降低精确性的前提下,减少规则数.选用UCI数据集中的数据进行测试,证明所提模型用于定量数据规则提取的有效性.
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