XCS är ett inlärningsklassificeringssystem som använder genetiska algoritmer för att utveckla en population av klassificeringar online. Vid tillämpning på klassificeringsproblem beskrivna med kontinuerliga attribut har XCS visat sig kunna utveckla klassificeringsmodeller-representerade som en uppsättning oberoende intervall-baserade regler-som är minst lika exakta som de som skapats av några av de mest konkurrenskraftiga maskininlärning tekniker som C4.5. Trots dessa lyckade resultat saknas analyser av hur de olika genetiska operatörerna påverkar regelutvecklingen för den intervallbaserade regelrepresentationen. Detta dokument fokuserar på denna fråga och genomför en systematisk experimentell analys av effekten av de olika genetiska aktörerna. De observationer och slutsatser som dras av analysen används som ett verktyg för att utforma nya operatörer som gör det möjligt för systemet att extrahera modeller som är mer exakta än de som erhållits genom det ursprungliga XCS-systemet. Mer specifikt är systemet försett med en ny upptäckt komponent baserad på utvecklingsstrategier, och en ny crossover operatör är utformad för både den ursprungliga upptäckt komponenten och den nya som bygger på utvecklingsstrategier. I alla dessa fall, beteendet hos de nya operatörerna analyseras noggrant och jämförs med de som tillhandahålls av original XCS. Den övergripande analysen gör det möjligt för oss att ge viktiga insikter i olika operatörers beteende och att förbättra inlärningen av intervallbaserade regler i verkliga domäner i genomsnitt.
I en mer omfattande översikt, MoralesOrtigosa et al. REF presenterade en systematisk experimentell analys av komponenten regelupptäckt i system för klassificering av lärande.
Analysis and improvement of the genetic discovery component of XCS
{'venue': 'Int. J. Hybrid Intell. Syst.', 'journal': 'Int. J. Hybrid Intell. Syst.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}