基于精简模糊分类关联规则的分组模糊判决方法

被引：6

作者：

杨敬锋 ^{[1
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薛月菊 ^{[1
]}

胡月明 ^{[2
]}

陈志民 ^{[3
]}

陈强 ^{[1
]}

机构：

[1] 华南农业大学工程学院

[2] 华南农业大学信息学院

[3] 华南农业大学公共基础课实验教学中心

来源：

系统工程理论与实践 | 2008年 / 03期

基金：

广东省自然科学基金;

关键词：

模糊分类关联规则; 精简规则; 模糊判决; 分组模糊判决; 土地评价;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP182 [专家系统、知识工程];

学科分类号：

1111 ;

摘要：

为提高土地评价知识表达的简易性和可解释性,提出利用精简模糊分类关联规则和模糊判决进行土地评价的方法.为了降低土地评价模型的复杂程度,提高模糊关联规则分类的有效性和可解释性,本文通过精简模糊分类关联规则,去除了冗余规则,并针对了模糊判决中难以判决的问题,提出分组模糊判决算法进行迭代.实验表明,在采用32条精简规则的情况下,结合精简模糊分类关联规则和分组模糊判决进行土地评价方法获得准确率为92.2835%,比精简前在最小支持度为0.005的情况下得到的32条模糊分类关联规则准确率提高了5.0039%.

引用

页码：139 / 143

页数：5

共 7 条

[1] 基于概率神经网络的广东省土地资源评价 [J].