统计研究
統計研究
통계연구
Statistical Research
2012年
4期
108-112
,共5页
数据分类%否定选择%数据约简%掩码
數據分類%否定選擇%數據約簡%掩碼
수거분류%부정선택%수거약간%엄마
根据免疫否定选择原理,设计了基于掩码分段匹配的否定选择分类器,克服连续r位匹配法的缺陷.给出了适用于免疫优化的分类规则编码及分类信息分的评价.通过免疫进化对其进行群体优化以约简数据规则集.避免了传统分类算法缺乏全局优化能力的缺点,提高了对样本的识别能力.实验结果表明本文方法提高了数据分类的准确性,在数据分类准确率及平均信息分上优于传统的分类方法.
根據免疫否定選擇原理,設計瞭基于掩碼分段匹配的否定選擇分類器,剋服連續r位匹配法的缺陷.給齣瞭適用于免疫優化的分類規則編碼及分類信息分的評價.通過免疫進化對其進行群體優化以約簡數據規則集.避免瞭傳統分類算法缺乏全跼優化能力的缺點,提高瞭對樣本的識彆能力.實驗結果錶明本文方法提高瞭數據分類的準確性,在數據分類準確率及平均信息分上優于傳統的分類方法.
근거면역부정선택원리,설계료기우엄마분단필배적부정선택분류기,극복련속r위필배법적결함.급출료괄용우면역우화적분류규칙편마급분류신식분적평개.통과면역진화대기진행군체우화이약간수거규칙집.피면료전통분류산법결핍전국우화능력적결점,제고료대양본적식별능력.실험결과표명본문방법제고료수거분류적준학성,재수거분류준학솔급평균신식분상우우전통적분류방법.
