【摘 要】
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针对文奉分类中的规则抽取问题,提出一种基于多种群协同优化的文奉分类规则抽取方法.该方法利用信息熵生成初始种群,采用多种群协同优化方法演化当前种群.多种群协同优化方法
【机 构】
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吉林大学计算机科学与技术学院,吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室,内蒙古民族大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金重大项目(60496321);国家高技术研究发展计划(863计划)(2006AAI0Z245,2006AAl0A309);国家自然科学基金(60773099,60573073);吉林省科技发展计划重大项目(20020303);吉林省科技发展计划项目(20030523);欧盟项目TH/Asia Link/010(111084)资助~~
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针对文奉分类中的规则抽取问题,提出一种基于多种群协同优化的文奉分类规则抽取方法.该方法利用信息熵生成初始种群,采用多种群协同优化方法演化当前种群.多种群协同优化方法通过种群之间的相互竞争和良种共享机制提高优化方法的效率.实验结果表明,奉文提出的文本分类规则抽取方法所抽取规则的数量少,准确率高,平均长度短;同时,奉文方法所用的计算时间少,抽取分类规则的速度快,适用于大规模数据集.
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