【摘 要】
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在数据挖掘领域,分类获得了很大的关注度,其主要目的是预测数据对象的所属类别。分类方法可分为基于规则和不基于规则两大类,其中神经网络由于在预测、从经验中学习、从先前
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在数据挖掘领域,分类获得了很大的关注度,其主要目的是预测数据对象的所属类别。分类方法可分为基于规则和不基于规则两大类,其中神经网络由于在预测、从经验中学习、从先前样本中泛化等方面的优秀表现,使其成为分类领域的一个重要的方法,并往往能够获得很高的分类准确性,然而其非常有限的解释能力成为了制约其应用的一大缺陷。提出了一种基于改良蚁群算法的神经网络分类规则提取方法,通过改良的蚁群算法来填补神经网络有限的解释能力,从数据中提取出分类规则。实验证明,该方法能够很好的辅助神经网络,从要分类的数据中获取规则。
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