论文摘要
本文研究了采用协同进化算法进行模糊规则挖掘的部分相关问题,取得了一些有意义的结果。首先本文简要的介绍了数据挖掘、模糊集理论、模糊规则、进化计算以及在其基础上发展起来的协同进化算法。这些理论知识作为后面工作的预备知识。之后,本文将协同进化算法与模糊系统进行结合,并在其中引入基于粗集理论的属性重要度概念,加入剪枝操作,改进了算法的性能。在医疗诊断方面问题进行实验,分析结果,得出相关结论,并指出进一步的工作方向。同时本文还将模糊规则引入到时间序列问题中,并采用协同进化的方法进行规则生成。讨论采用模糊规则进行时间序列预测过程中的具体实现方案,以及模糊系统的生成过程。最后在几组数据上分别进行实验,并分析了结果,得出了一些有意义的结论,并指出今后的研究方向。
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