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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:劉昭復
研究生(外文):Liu, Jau-Fu
論文名稱:整合式規則歸納系統
論文名稱(外文):IRIS: Integrated Rule Induction System
指導教授:曾憲雄曾憲雄引用關係
指導教授(外文):Shian-Shyong Tseng
學位類別:碩士
校院名稱:國立交通大學
系所名稱:資訊科學學系
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:1997
畢業學年度:86
語文別:中文
論文頁數:67
中文關鍵詞:分類問題規則歸納資訊理論模糊邏輯演化式計算
外文關鍵詞:classification problemrule inductioninformation theoryfuzzy logicevolutionary computation
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分類問題的目的是由資料中歸納出一組分類規則,以表示屬性與類別
之間的關係,而這樣的規則對於專家系統的建立是非常重要的。到目前為
止,已有不少機器學習的方法被用來解決分類問題,例如資訊理論,模糊
邏輯,遺傳演算法,與類神經網路等,然而這些方法皆有其缺點或限制。
本篇論文整合資訊理論,模糊邏輯,與演化式計算等方法,提出一個兼具
效果與效率的整合式規則歸納策略,能自動求出分類問題中的模糊集合個
數,歸屬函數,及分類規則。同時也根據此策略實作一個視窗介面的整合
式規則歸納系統,並以鳶尾花及乳房瘤兩種分類問題進行實驗與比較。

The purpose of a classification problem is to induce a set of
classification rules from data to characterize the dependence of
classes on attributes. Moreover, these rules are of great
importance on the development of expert systems. So far, many
machine learning methods, such as information theory, fuzzy
logic, genetic algorithms, and artificial neural networks, have
been used to solve classification problems, but they all have
disadvantages and limits. In this thesis, information theory,
fuzzy logic, and evolutionary computation are integrated to
propose the Integrated Rule Induction Strategy with both
effectiveness and efficiency to derive automatically the number
of fuzzy sets, the membership functions, and the classification
rules. Furthermore, this strategy is implemented to develop IRIS
(Integrated Rule Induction System), a windows-interface program,
and the iris flower and breast cancer domain are used to make
experiments and comparisons.

QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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