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基于GEP和模糊系统的混合模型在分类规则挖掘中的应用的任务书
任务背景:
数据挖掘是一项新兴技术,对于帮助企业发掘数据中隐藏的知识和信息至关重要。其中分类规则挖掘是一种常见的数据挖掘技术,可用于解决分类问题。然而在实际应用中,分类规则挖掘常常面临规则复杂性高、泛化性能差等问题,因此需要寻求更加有效的解决方法。
任务描述:
本任务需要基于GEP(基因表达式编程)和模糊系统,设计并实现一个混合模型,在分类规则挖掘中取得更好的效果。具体任务如下:
1.研究GEP和模糊系统的基本原理和应用场景。
2.探究GEP和模糊系统在分类规则挖掘中的各自优势和不足,分析将二者进行混合的可行性及必要性。
3.设计混合模型的架构,包括模型输入输出、模型参数及优化算法等。
4.基于数据集进行实验验证混合模型的性能表现,包括准确率、召回率、F指数、模型规则数量等性能指标,并与其他分类规则挖掘方法进行对比分析。
5.对实验结果进行总结和讨论,展望混合模型未来的研究方向。
任务要求:
1.需要具备机器学习、数据挖掘等相关背景知识。
2.需使用MATLAB等相关工具进行实现。
3.需要记录详细的实验数据和实现过程,并编写相关实验报告。
4.任务完成后需要进行汇报,对相关研究者进行说明和解答相关问题。
参考文献:
[1]TanY.Miningassociationruleswithpositiveandnegativequantifiersusinggeneticprogramming[J].InformationSciences,2011,181(8):1481-1497.
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