Sammanfattning av denna webbsida: Genetisk programmering (GP) har utvecklats som ett lovande sätt att hantera klassificeringsuppgifter inom datautvinning. Detta arbete utökar trädrepresentationen av GP för att utveckla flera begripliga IF-THEN klassificeringsregler. I tidningen introducerar vi en konceptkarteringsteknik för fitnessutvärdering av individer. En täckande algoritm som använder ett artificiellt immunsystemliknande minne vektor används för att producera flera regler samt för att ta bort överflödiga regler. Den föreslagna GP-klassificeringen är styrd på nio referensdatauppsättningar och simuleringsresultaten bekräftar livskraften och effektiviteten hos GP-metoden för att lösa datautvinningsproblem i ett brett spektrum av tillämpningsområden.
En GP klassificering har föreslagits i REF, med hjälp av en konstgjord immunsystem-liknande minne vektor för att generera flera begripliga klassificeringsregler.
Mining multiple comprehensible classification rules using genetic programming
{'venue': "Proceedings of the 2002 Congress on Evolutionary Computation. CEC'02 (Cat. No.02TH8600)", 'journal': "Proceedings of the 2002 Congress on Evolutionary Computation. CEC'02 (Cat. No.02TH8600)", 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}