| 基于粗集的规则提取LBR和LEM3 |
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| 引用本文： | 胡丹,莫智文.基于粗集的规则提取LBR和LEM3[J].模式识别与人工智能,2002,15(2). |
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| 作者姓名： | 胡丹 莫智文 |
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| 作者单位： | 四川师范大学数学研究所,成都,610066 |
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| 摘 要： | 本文基于粗集理论,提出了一种新的规则提取法LBR(Learning By Rough Sets),并对LBR与另一种已有的规则提取法LEM1,即全局覆盖算法(global covering algorithm)进行了比较和讨论.基于比较的结果,得出了将LEM1改进后的LEM3.LBR不但可用于普通的决策表规则提取,更多地可应用于基于模糊划分的规则提取.LBR的提出,极大地简化和丰富了规则提取算法,在已知数据中可获取更为丰富的信息量.而LEM3的使用,则是在将"依赖"(depend on)这一概念推广的基础上,更灵活地使用"覆盖"(covering),扩大了获取规则的范围.LBR和LEM3因其各自不同的优点,在数据挖掘和智能领域均具有广泛的应用前景.
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| 关 键 词： | 粗集 决策表 模糊划分 规则提取 |
METHODS OF EXCAVATING RULES BASED ON ROUGH SET:LBR AND LEM3 |
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