【摘 要】
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本文研究并实现了一个基于IFN的规则提取算法,并以KPKRA7数据集为例说明了算法的实施过程.该算法用互信息度量选择较少的输入属性,建立简洁准确的网络模型,从模型中提取维数
【机 构】
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郑州大学计算机科学系,郑州,450052
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本文研究并实现了一个基于IFN的规则提取算法,并以KPKRA7数据集为例说明了算法的实施过程.该算法用互信息度量选择较少的输入属性,建立简洁准确的网络模型,从模型中提取维数较少的输入属性和目标属性间的关联规则.IFN模型没有多余的分支,不必像关联规则算法一样提取大量的规则,也不需为避免过度拟合或查找最优网络模型而停止网络构造.基于IFN的方法已经被很好地应用在软件测试、时间序列数据库、医学以及制造业等领域.
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