| 基于广义决策函数的改进 LEM2 规则提取算法 |
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| 作者姓名： | 纪霞 李龙澍 徐怡 |
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| 作者单位： | 安徽大学 计算智能与信号处理重点实验室,安徽 合肥 230039∥安徽大学 计算机学科学与技术院,安徽 合肥 230601 |
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| 基金项目： | 安徽省自然科学基金资助项目(1308085QF114);安徽省高等学校自然科学基金资助项目(KJ2012Z020,KJ20133A015);安徽大学博士科研启动基金资助项目(33190081) |
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| 摘 要： | 针对当前 LEM2 系列算法提取规则的效率和质量不高的问题,提出了基于广义决策函数的改进 LEM2 算法(GLD- LEM2)．该算法根据广义决策函数来计算候选属性 －值对集 T(G),通过删除冗余属性 － 值对来逐步缩小 T(G)的规模,以提高规则提取的效率;同时,根据广义决策函数相交最小原则来选择属性 － 值对,优先提取最简规则,以提高获取规则的质量．实验结果表明,对于完备或不完备的决策表规则,GLD- LEM2 算法均能有效地提高规则提取的效率和质量．
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| 关 键 词： | 粗糙集 规则提取 LEM2 算法 广义决策函数 |
| 收稿时间： | 2013-03-11 |
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