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基于多变异粒子群优化算法的模糊关联规则挖掘
引用本文:王飞,缑锦. 基于多变异粒子群优化算法的模糊关联规则挖掘[J]. 计算机科学, 2013, 40(5): 217-223
作者姓名:王飞  缑锦
作者单位:华侨大学计算机科学与技术学院 厦门361021;华侨大学计算机科学与技术学院 厦门361021
基金项目:本文受国家自然科学基金项目(61103170),厦门市科技计划项目(3502Z20113022)资助
摘    要:针对事务数据库中连续型数值较难划分及粒子群优化算法易陷入局部最优的问题,提出一种用多变异粒子群优化算法进行模糊关联规则提取的框架,即先对连续型数值进行模糊区间划分,再通过多变异粒子群优化算法对划分结果进行模糊关联规则挖掘。分别对模糊划分方法和多变异粒子群优化算法的相关参数及框架等进行说明。在多组实验中进行比较分析,结果表明了该方法的准确性和有效性。

关 键 词:数据挖掘  粒子群优化  变异算子  多变异算子  关联规则  模糊规则
收稿时间:2012-11-18
修稿时间:2013-03-15

Mining Fuzzy Association Rules Based on Multi-mutation Particle Swarm Optimization Algorithm
WANG Fei and GOU Jin. Mining Fuzzy Association Rules Based on Multi-mutation Particle Swarm Optimization Algorithm[J]. Computer Science, 2013, 40(5): 217-223
Authors:WANG Fei and GOU Jin
Affiliation:College of Computer Science and Technology,Huaqiao University,Xiamen 361021,China;College of Computer Science and Technology,Huaqiao University,Xiamen 361021,China
Abstract:
Keywords:Data mining  Particle swarm optimization  Mutation operator  Multi-mutation operator  Association rules  Fuzzy rules
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