关于一个不断增长的算法,在一个不完整的决策表中寻找练习

Nguyễn Long Giang, Phạm Minh Ngọc Hà, Nguyễn Văn Thiện, Nguyễn Bá Quảng
{"title":"关于一个不断增长的算法,在一个不完整的决策表中寻找练习","authors":"Nguyễn Long Giang, Phạm Minh Ngọc Hà, Nguyễn Văn Thiện, Nguyễn Bá Quảng","doi":"10.32913/mic-ict-research-vn.v2019.n1.855","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Mô hình tập thô dung sai là công cụ hiệu quả giải quyết bài toán rút gọn thuộc tính trên bảng quyết định không đầy đủ. Trong mấy năm gần đây, các nhà nghiên cứu đã đề xuất một số thuật toán gia tăng tìm tập rút gọn theo tiếp cận tập thô dung sai nhằm giảm thiểu thời gian thực hiện. Tuy nhiên, các thuật toán đề xuất đều theo hướng tiếp cận lọc truyền thống, nghĩa là bước kiểm tra độ chính xác phân lớp độc lập với bước tìm tập rút gọn. Do đó, tập rút gọn tìm được chưa tối ưu cả về số lượng thuộc tính và độ chính xác phân lớp. Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất thuật toán gia tăng IDS_IFW_AO tìm tập rút gọn theo tiếp cận lai ghép lọc – đóng gói sử dụng độ đo khoảng cách. Kết quả thử nghiệm trên các tập dữ liệu mẫu cho thấy, thuật toán lai IDS_IFW_AO hiệu quả hơn thuật toán lọc IARM-I về độ chính xác phân lớp và số thuộc tính tập rút gọn.","PeriodicalId":432355,"journal":{"name":"Research and Development on Information and Communication Technology","volume":"113 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2019-06-24","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"Về một thuật toán gia tăng tìm tập rút gọn của bảng quyết định không đầy đủ\",\"authors\":\"Nguyễn Long Giang, Phạm Minh Ngọc Hà, Nguyễn Văn Thiện, Nguyễn Bá Quảng\",\"doi\":\"10.32913/mic-ict-research-vn.v2019.n1.855\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Mô hình tập thô dung sai là công cụ hiệu quả giải quyết bài toán rút gọn thuộc tính trên bảng quyết định không đầy đủ. Trong mấy năm gần đây, các nhà nghiên cứu đã đề xuất một số thuật toán gia tăng tìm tập rút gọn theo tiếp cận tập thô dung sai nhằm giảm thiểu thời gian thực hiện. Tuy nhiên, các thuật toán đề xuất đều theo hướng tiếp cận lọc truyền thống, nghĩa là bước kiểm tra độ chính xác phân lớp độc lập với bước tìm tập rút gọn. Do đó, tập rút gọn tìm được chưa tối ưu cả về số lượng thuộc tính và độ chính xác phân lớp. Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất thuật toán gia tăng IDS_IFW_AO tìm tập rút gọn theo tiếp cận lai ghép lọc – đóng gói sử dụng độ đo khoảng cách. Kết quả thử nghiệm trên các tập dữ liệu mẫu cho thấy, thuật toán lai IDS_IFW_AO hiệu quả hơn thuật toán lọc IARM-I về độ chính xác phân lớp và số thuộc tính tập rút gọn.\",\"PeriodicalId\":432355,\"journal\":{\"name\":\"Research and Development on Information and Communication Technology\",\"volume\":\"113 1\",\"pages\":\"0\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2019-06-24\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Research and Development on Information and Communication Technology\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.32913/mic-ict-research-vn.v2019.n1.855\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Research and Development on Information and Communication Technology","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.32913/mic-ict-research-vn.v2019.n1.855","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

摘要

容忍错误的练习模型是一种有效的工具,可以有效地减少决策板上的属性。在过去的几年里,研究人员提出了一些增加的算法,以减少错误的粗法,以减少时间。然而,所提出的算法都遵循传统的过滤方法,这意味着分层精度测试与简化练习步骤相独立。因此,缩放练习在属性的数量和层次精度方面都没有得到优化。在这篇文章中,我们提出了一种改进的IDS_IFW_AO算法,以一种跨物种过滤的方法来寻找压缩练习——使用距离度量进行打包。对模型数据集的测试结果表明,lai算法在分层精度和缩略学习属性方面优于iarmi滤波算法。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
查看原文
分享 分享
微信好友 朋友圈 QQ好友 复制链接
本刊更多论文
Về một thuật toán gia tăng tìm tập rút gọn của bảng quyết định không đầy đủ
Mô hình tập thô dung sai là công cụ hiệu quả giải quyết bài toán rút gọn thuộc tính trên bảng quyết định không đầy đủ. Trong mấy năm gần đây, các nhà nghiên cứu đã đề xuất một số thuật toán gia tăng tìm tập rút gọn theo tiếp cận tập thô dung sai nhằm giảm thiểu thời gian thực hiện. Tuy nhiên, các thuật toán đề xuất đều theo hướng tiếp cận lọc truyền thống, nghĩa là bước kiểm tra độ chính xác phân lớp độc lập với bước tìm tập rút gọn. Do đó, tập rút gọn tìm được chưa tối ưu cả về số lượng thuộc tính và độ chính xác phân lớp. Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất thuật toán gia tăng IDS_IFW_AO tìm tập rút gọn theo tiếp cận lai ghép lọc – đóng gói sử dụng độ đo khoảng cách. Kết quả thử nghiệm trên các tập dữ liệu mẫu cho thấy, thuật toán lai IDS_IFW_AO hiệu quả hơn thuật toán lọc IARM-I về độ chính xác phân lớp và số thuộc tính tập rút gọn.
求助全文
通过发布文献求助,成功后即可免费获取论文全文。 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
期刊最新文献
Một thuật toán định tuyến cân bằng năng lượng trong mạng cảm biến không dây dựa trên SDN Location Fusion and Data Augmentation for Thoracic Abnormalites Detection in Chest X-Ray Images A review of cyber security risk assessment for web systems during its deployment and operation Surveying Some Metaheuristic Algorithms For Solving Maximum Clique Graph Problem Deep Learning of Image Representations with Convolutional Neural Networks Autoencoder for Image Retrieval with Relevance Feedback
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
现在去查看 取消
×
提示
确定
0
微信
客服QQ
Book学术公众号 扫码关注我们
反馈
×
意见反馈
请填写您的意见或建议
请填写您的手机或邮箱
已复制链接
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
×
扫码分享
扫码分享
Book学术官方微信
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术
文献互助 智能选刊 最新文献 互助须知 联系我们:info@booksci.cn
Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。
Copyright © 2023 Book学术 All rights reserved.
ghs 京公网安备 11010802042870号 京ICP备2023020795号-1