Evolutionary algorithm to derive classification rules from sets of example

Szczegóły
Opis

Tytuł:: Evolutionary algorithm to derive classification rules from sets of example
Raport Badawczy = Research Report ; RB/23/2001
Autorzy:: Stańczak, Jarosław
Data publikacji:: 2001
Wydawca:: Instytut Badań Systemowych. Polska Akademia Nauk
Systems Research Institute. Polish Academy of Sciences
Słowa kluczowe:: Adaptive evolutionary algorithm
Genetic algorithm
Heuristic operators
Evolutionary algorithm
Algorytm ewolucyjny
Adaptacyjny algorytm ewolucyjny
Algorytm genetyczny
Operatory heurystyczne
Uczenie się na przykładach
Learning from examoples
Źródło:: RB-2001-23
Język:: angielski
Prawa:: Creative Commons Attribution BY 4.0 license
Licencja Creative Commons Uznanie autorstwa 4.0
Linki:: https://rcin.org.pl/dlibra/publication/edition/101718/content Link otwiera się w nowym oknie
Dostawca treści:: RCIN - Repozytorium Cyfrowe Instytutów Naukowych
: Książka

Przejdź do źródła

19 stron ; 21 cm

19 pages ; 21 cm

The article proposes a method to derive classification rules that correctly describe all the examples belonging to a class and do not describe all the examples not belonging to this class. The method bases on an evolutionary algorithm with dedicated to that problem specialized operators and a method of valuing their behavior. The new concept of the proposed method is that every solution obtained from the algorithm (every member of the population in the evolutionary algorithm) contains rules which describe all classes of the training data. So it is a complete solution that covers all the examples presented to the algorithm.

Bibliografia s. 18

Bibliography p. 18

Informacja

Evolutionary algorithm to derive classification rules from sets of example