×

Вы используете устаревший браузер Internet Explorer. Некоторые функции сайта им не поддерживаются.

Рекомендуем установить один из следующих браузеров: Firefox, Opera или Chrome.

Контактная информация

+7-863-218-40-00 доб.200-80
ivdon3@bk.ru

Подходы к извлечению ассоциативных правил для анализа данных в нечетко-генетических системах

Аннотация

Кобурнеева М.П., Климанская Е.В.

Дата поступления статьи: 11.12.2017

В статье рассматриваются подходы к извлечению ассоциативных правил для систем гибридного искусственного интеллекта. Рассматривается известный алгоритм извлечения правил Apriori, который может применяться для обработки больших массивов количественных значений. В статье приводятся современные методы интеллектуального анализа нечетких данных: с предопределенными функциями принадлежности, алгоритмами на основе Apriori, которые обеспечивают легкий способ анализа и описания правил нечеткой ассоциации. Для работы с большими данными особенно подходящими являются алгоритмы на основе FP-деревьев. Подробно рассмотрены четыре типа нечетких генетических алгоритмов, позволяющих найти как функции принадлежности, так и нечеткие ассоциативные правила.

Ключевые слова: нечетко-генетические системы, гибридные интеллектуальные системы, ассоциативные правила, извлечение данных

05.13.17 - Теоретические основы информатики

Начиная с № 3 2014 на сайте журнала статьи предоставлены только в PDF и Word Форматах.

Читать статью в формате PDF