基于SA的模糊分类系统在数据挖掘中的应用  

Application of fuzzy classification system based on simulated annealing in data mining

作　　者：郑晓月[1] 

机构地区：[1]商丘师范学院计算机科学系,河南商丘476000

出　　处：《计算机工程与设计》2010年第15期3483-3486,共4页Computer Engineering and Design

基　　金：河南省科技厅基础与前沿技术研究基金项目(102300410191;102102210374)

摘　　要：为了找到模糊分类规则的优化集,以改善与数据挖掘中分类问题有关的数据探索与开拓的性能,提出了在分类问题中利用模拟退火(SA)技术。对构建模糊分类器的SA元启发搜索机制进行了研究,该搜索机制能够从输入数据集中抽取精确的模糊if-then规则。在UCI数据集上用计算机进行了模拟,实验结果表明了基于模拟退火的模糊分类系统对于分类输入向量的鲁棒性。To effectively explore and exploit the large search space usually associated with classification problems,and find the optimum set of fuzzy classification rules,SA is used in classification.SA meta-heuristic algorithm of constructing fuzzy classifier is studied.The algorithm is capable to extract accurate fuzzy if-then rules from input data sets.Computer simulations on UCI data sets,demonstrate that SAFCS achieves robust performance for classifying input vectors.

关 键 词：模糊分类系统 模拟退火 模糊分类器 模糊规则抽取 鲁棒性 数据挖掘 

分 类 号：TP273.4[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]