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2017-08-31 发布于安徽
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基于约束的模糊分类算法改进研究论文.pdf

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第29卷第5期辽宁工程技术大学学报(自然科学版) 2010年10月 of V01．29No．5 Journal Technical Science)Oct． 2010 Liaoning University(Natural 文章编号：1008-0562(2010)05—0970．04 基于约束的模糊分类算法改进研究令狐大智1，武新丽2，王东红3 (1．广西大学商学院，广西南宁530004；2．广西大学行健文理学院，广西南宁530005； 3．广西财经学院工商管理系，广匹南宁530003) 摘要：针对基于约束的模糊数据归类算法的不足，构建模式自学习调节模型，并提出基于约束规则的模式微调算法CIP、基于自学习的分类规贝Ij优化更新算法OCRS。新算法基于模式间相关性、距离和支持度等因素，建立模式自主更新标准和算法协调机制。实验研究表明：新算法在准确度相同的情况下，增加了算法的识别率、自学习能力和鲁棒性。关键词：数据挖掘；自学习；模糊集：聚类分析；模式优化中图分类号：TP31l；TP393 文献标识码：A An restraint．basedclassification improved fuzzy algorithm LINGHUDazhil，WUXinliz，WANG Donghon93 of of (1．SchoolBusiness，GuangxiUniversity,Nanning530004，China；2．SchoolXingJianArtScience， of GuangxiUniversity,Nanning530005，China；3．Department ofFinanceand College Economics，Nanning530003，China) toovercomethe inrestraint-baseddataclassification Abstract：Inorder modelof shortcoings fuzzy algorithm，a is inthis constraint—based patternself-learningdevelopedstudy．Also，a inchingpattern classificationrule basedon new optimized algorithm self-learning(OCRS)areproposaed．Thealgorithms thestandardof andthecoordinationmechanismwhicharebasedonvarious incorporate pattemself-update factors， suchasmodels and etc．An showsthatthenew correlation，distance study