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用遗传算法挖掘一阶规则的关键在于如何准确地评价一阶规则,即规则的适应度能有效地区分规则的优劣,从而指导算法逼近目标规则.该文在绑定概念的基础上,依据信息理论,提出了新的基于信息赢取的适应度函数.相比通常采用的基于规则覆盖的正、负例数目的评判标准,新的适应度函数能充分利用隐藏在例子和背景知识中的信息,更准确地量化一阶规则的优劣,从而提高算法的搜索性能和规则的可读性.
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Source ：
计算机工程
ISSN： 1000-3428
Year： 2004
Issue： 2
Volume： 30
Page： 38-39,161
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