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一种基于遗传算法的模糊关联规则挖掘方法
引用本文:王畅,周勇.一种基于遗传算法的模糊关联规则挖掘方法[J].计算机与数字工程,2012,40(9):1-3,7.
作者姓名:王畅  周勇
作者单位:南京航空航天大学 南京210016
基金项目:国家重点自然基金项目:面向机场感知的噪声监测与环境影响评估(编号:61139002);国防科工局十二五重大基础科研项目(编号:c0420110005)资助
摘    要:文中提出了一种基于遗传算法的生成隶属度函数的方法,该方法通过遗传算法对初始种群进行优化,获得一个适应度较高的隶属度函数编码,然后再根据机场噪声数据的实际标准对优化后得到的隶属度函数进行修正,进而得到梯形分布的隶属度函数编码.最后通过得到的隶属度函数对数据进行模糊化,并采用FP-trees算法生成模糊关联规则.该文针对数量型属性提出了这种方法,它的优点是能够使通过遗传算法得到的较优的隶属度函数更加适用于实际的数据集.

关 键 词:隶属度函数  适应度  FP-trees  模糊关联规则

A GA-based Fuzzy Association Rules Mining Approach
WANG Chang , ZHOU Yong.A GA-based Fuzzy Association Rules Mining Approach[J].Computer and Digital Engineering,2012,40(9):1-3,7.
Authors:WANG Chang  ZHOU Yong
Affiliation:(Nanjing University of Aeronautics and Astronautics,Nanjing 210016)
Abstract:In this paper,a GA-based approach is proposed to find out membership functions.The proposed approach optimize the initial population by GA,then membership functions is got with high suitability.Then an isosceles-trapezoid membership functions is got,according to the real standard of data of airport noise.The quantitative value of each transaction datum is transformed into a fuzzy set according the membership functions.The fuzzy association rules will be generated by FP-trees algorithm.The proposed approach focuses on the quantitative items.It can make the membership functions derived by GA be more suitable for the real data.
Keywords:membership functions  suitability  FP-trees  fuzzy association rules
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