正在加载图片...
AQ算法: 输入:例子集、参数#SOL、#CONS、Star的容量m、优化标 准 输出:规则; 1)Pos和NEG分别代表某概念的正例和反例的事件集合 ①从Pos中随机地选择一事件 ②生成事件e相对于反例集NEG的一个约束Star( reduced star) G(eNEG,m),其中元素不多于m个。 ③在得到的star中,根据设定的优化标准LEF找出一个最优的 描述D。 ④若描述D完全覆盖集合Pos则转⑥ ⑤否则,减少Pos的元素使其只包含不被D覆盖的事件。从步 骤①开始重复整个过程。 ⑥生成所有描述D的析取,它是一个完备且一致的概念描述。AQ算法: 输入:例子集、参数#SOL、#CONS、Star的容量m、优化标 准; 输出:规则; 1)Pos和NEG分别代表某概念的正例和反例的事件集合 ① 从Pos中随机地选择一事件 ② 生成事件e相对于反例集NEG的一个约束Star(reduced star), G(e|NEG,m) , 其中元素不多于m个。 ③ 在得到的star中,根据设定的优化标准LEF找出一个最优的 描述D。 ④ 若描述D完全覆盖集合Pos,则转⑥ ⑤ 否则,减少Pos的元素使其只包含不被D覆盖的事件。从步 骤①开始重复整个过程。 ⑥ 生成所有描述D的析取,它是一个完备且一致的概念描述
<<向上翻页向下翻页>>
©2008-现在 cucdc.com 高等教育资讯网 版权所有