Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского. Серия: Социальные науки

16+

Название статьи

ОПТИМИЗАЦИЯ РЕШАЮЩИХ ПРАВИЛ, ОСНОВАННАЯ НА МЕТОДАХ ДИНАМИЧЕСКОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ

Номер журнала	6
Дата выпуска	2010

Тип статьи	научная статья	Коды УДК	519.712
Страницы	195-200	Ключевые слова	тестовая таблица, решающее правило, динамическое программирование, градиентный алгоритм

Авторы

Зелоско БеатаМошков Михаил ЮрьевичЧикалов Игорь Валерьевич

Место работы

Зелоско Беата Университет Силезии, Польша
Мошков Михаил Юрьевич Научно-технологический университет им. короля Абдуллы, Саудовская Аравия
Чикалов Игорь Валерьевич Научно-технологический университет им. короля Абдуллы, Саудовская Аравия

Аннотация

Рассматривается новый подход к минимизации длины приближенных решающих правил, основанный на методах динамического программирования. Обсуждается модификация этого подхода, использующая верхнюю оценку минимальной длины решающих правил, полученную с помощью градиентного алгоритма.

Загрузить статью

Библиографический список

1 . Pawlak Z. Rough sets - theoretical aspects of reasoning about data. Dordrecht: Kluwer Academic Publishers, 1991.
2 . Moshkov M., Piliszczuk M., Zielosko B. Partial covers, reducts and decision rules: theory and applications. Heidelberg: Springer, 2008.
3 . Rissanen J. Modelling by shortest data description // Automatica. 1978. V. 14. P. 465-471.
4 . Chikalov I., Moshkov M., Zelentsova M. On optimization of decision trees // Transactions on Rough Sets IV. LNCS. V. 3700. Springer, 2005. P. 18-36.
5 . Alkhalid A., Chikalov I., Moshkov M. On algorithm for building of optimal ?-decision trees // RSCTC 2010. LNAI. V. 6086. Springer, 2010. P. 438-445.
6 . Frank A., Asuncion A. UCI Machine Learning Repository [http://archive.ics.uci.edu/ml]. Irvine, CA: University of California, School of Information and Computer Science, 2010.