Att skapa klassificeringsregler eller beslutsträd från exempel har varit föremål för intensiva studier i mönsterigenkänningsgemenskapen, statistikgemenskapen och maskininlärningsgemenskapen inom området artificiell intelligens. Vi anser att minimiregler är viktiga, kanske framför allt andra överväganden (fördomar) som spelar in när det gäller att skapa regler. Vi presenterar en ny minimal regelgenereringsalgoritm kallad R-MINI (Regl-MINI) som är en anpassning av en väletablerad heuristisk kopplingsfunktionsminimeringsteknik, MINI. Den viktigaste mekanismen som minskar antalet regler är upprepad tillämpning av generalisering och specialisering av den fastställda regeln samtidigt som fullständighet och konsekvens upprätthålls. R-MINI-resultat för vissa referensfall presenteras också.
Det primära målet med RAMP är att sträva efter en minimal regeluppsättning som är komplett och överensstämmer med träningsdata, med användning av en logisk minimeringsmetod som kallas R-MINI REF.
R-MINI: An Iterative Approach for Generating Minimal Rules from Examples
{'venue': 'IEEE Trans. Knowl. Data Eng.', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}