吉林大学学报(工学版) ›› 2016, Vol. 46 ›› Issue (1): 252-258.doi: 10.13229/j.cnki.jdxbgxb201601038
马安香, 张长胜, 张斌, 张晓红
MA An-xiang, ZHANG Chang-sheng, ZHANG Bin, ZHANG Xiao-hong
摘要： 考虑到分类算法学习到的分类器的可理解性,提出一种求解分类问题的自适应人工蜂群算法——A_ABC,该算法生成一组可理解的分类规则。在基于规则的分类方法中,采用合适的规则评价函数能够提高分类算法的性能,A_ABC算法能够针对不同数据集自适应选取相适应的规则评价函数,同时能够有效处理连续类型的属性和离散类型的属性。最后,在多个公用的真实数据集上,将A_ABC算法与相关算法进行了比较,结果表明A_ABC算法能够更加有效地解决分类问题。
中图分类号:
| [1] Muhsin H, Dino I, Rajprasad R. Reducing support vector machine classification error by implementing kalman filter[J].International Journal of Intelligent Systems and Applications, 2013, 5(9):10-18. [2] Nowak B A, Nowicki R K, Mleczko W K. A new method of improving classification accuracy of decision tree in case of incomplete samples[C]∥The 11th International Conference on Artificial Intelligence and Soft Computing, Zakopane,Poland,2013: 448-458. [3] Parpinelli R S, Lopes H S, Freitas A A. An ant colony based system for data mining: applications to medical data[C]∥Proceedings of Genetic and Evolutionary Computation,San Francisco, Morgan Kaufmann, 2001: 791-797. [4] Martens D, De Backer M, Haesen R, et al. Classification with ant colony optimization[J]. IEEE Transactions on Evolutionary Computation,2007,11(5): 651-665. [5] Holden N, Freitas A A. A hybrid PSO/ACO algorithm for discovering classification rules in data mining[J]. Journal of Artificial Evolution and Applications, 2008:316145. [6] Shukran M A M, Chung Y Y, Yeh W C. Artificial bee colony based data mining algorithms for classification tasks[J]. Modern Applied Science,2011, 5(4):217-231. [7] Minnaert B, Martens D, De Backer M, et al. To tune or not to tune: rule evaluation for metaheuristic-based sequential covering algorithms[EB/OL].[2012-12-23]. http://www.feb.ugent.be/nl/Ondz/wp/Papers/wp_12_769.pdf. [8] Salama K, Abdelbar A. Exploring different rule quality evaluation functions in aco-based classification algorithms[C]∥IEEE Symposium on Swarm Intelligence, Paris, IEEE Press,2011:1-8. [9] Janssen F, Föurnkranz J. On the quest for optimal rule learning heuristics[J]. Machine Learning, 2010, 78(3):343-379. [10] Karaboga D, Basturk B. A powerful and efficient algorithm for numerical function optimization: artificial bee colony (ABC) algorithm[J]. Journal of Global Optimization, 2007, 39(3):459-471. [11] Hettich S, Bay S D. The UCI KDD archive[EB/OL].[1996-10-12].http://kdd.ics.uci.edu. |
| [1] | 董飒, 刘大有, 欧阳若川, 朱允刚, 李丽娜. 引入二阶马尔可夫假设的逻辑回归异质性网络分类方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1571-1577. |
| [2] | 顾海军, 田雅倩, 崔莹. 基于行为语言的智能交互代理[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1578-1585. |
| [3] | 王旭, 欧阳继红, 陈桂芬. 基于垂直维序列动态时间规整方法的图相似度度量[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1199-1205. |
| [4] | 张浩, 占萌苹, 郭刘香, 李誌, 刘元宁, 张春鹤, 常浩武, 王志强. 基于高通量数据的人体外源性植物miRNA跨界调控建模[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1206-1213. |
| [5] | 黄岚, 纪林影, 姚刚, 翟睿峰, 白天. 面向误诊提示的疾病-症状语义网构建[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(3): 859-865. |
| [6] | 李雄飞, 冯婷婷, 骆实, 张小利. 基于递归神经网络的自动作曲算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(3): 866-873. |
| [7] | 刘杰, 张平, 高万夫. 基于条件相关的特征选择方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(3): 874-881. |
| [8] | 王旭, 欧阳继红, 陈桂芬. 基于多重序列所有公共子序列的启发式算法度量多图的相似度[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(2): 526-532. |
| [9] | 杨欣, 夏斯军, 刘冬雪, 费树岷, 胡银记. 跟踪-学习-检测框架下改进加速梯度的目标跟踪[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(2): 533-538. |
| [10] | 刘雪娟, 袁家斌, 许娟, 段博佳. 量子k-means算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(2): 539-544. |
| [11] | 曲慧雁, 赵伟, 秦爱红. 基于优化算子的快速碰撞检测算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2017, 47(5): 1598-1603. |
| [12] | 李嘉菲, 孙小玉. 基于谱分解的不确定数据聚类方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2017, 47(5): 1604-1611. |
| [13] | 邵克勇, 陈丰, 王婷婷, 王季驰, 周立朋. 无平衡点分数阶混沌系统全状态自适应控制[J]. 吉林大学学报(工学版), 2017, 47(4): 1225-1230. |
| [14] | 王生生, 王创峰, 谷方明. OPRA方向关系网络的时空推理[J]. 吉林大学学报(工学版), 2017, 47(4): 1238-1243. |
| [15] | 马淼, 李贻斌. 基于多级图像序列和卷积神经网络的人体行为识别[J]. 吉林大学学报(工学版), 2017, 47(4): 1244-1252. |
|