基于粗集的规则简化方法  

A Rule Simplification Method Based on Rough Set

作　　者：凌方[1] 范军[2] 

机构地区：[1]南京工业职业技术学院信息工程系,江苏南京210016 [2]华为技术有限公司南京研究所,江苏南京210001

出　　处：《计算机工程与科学》2006年第6期84-85,114,共3页Computer Engineering & Science

摘　　要：鉴于实际应用中经常能遇到噪音的问题,本文通过对粗集方法的应用研究,提出规则的广义极大化方法,同时还提出了广义极大极小规则转换模型GMM。实验结果表明,采用该模型简化决策树规则既能简化单个规则,又能减少规则的总数量,更能排除数据中噪音的干扰,提高规则的分类精度。This paper puts forward rules-conversion model because we can sults illustrate that we can simplify the can solve the noise problem in practical a generalized maximal-rule-learning method and a generalized maximal-minimal always encounter noise problems in most real-world applications. Experimental resingle rule as well as reduce the number of rules through the GMM method, and we applications effectively.

关 键 词：数据挖掘 粗集 噪音 知识约简 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]