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改进蚁群算法MMAS在分类规则挖掘中的研究

陈宝钢 唐飞 蔡铁 陆芸婷 刘寿强

计算机技术与发展Issue(6):179-183,5.
计算机技术与发展Issue(6):179-183,5.DOI:10.3969/j.issn.1673-629X.2014.06.044

改进蚁群算法MMAS在分类规则挖掘中的研究

Research on Improved Ant Colony Algorithm MMAS in Classification Rule Mining

陈宝钢 1唐飞 2蔡铁 2陆芸婷 2刘寿强3

作者信息

  • 1. 河南农业大学 信息与管理科学学院,河南 郑州 450046
  • 2. 深圳信息职业技术学院,广东 深圳 518029
  • 3. 华南师范大学 物理与电信工程学院,广东 广州 510006
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摘要

Abstract

In order to study and evaluate the features and functions of ant colony algorithm in classification rule mining applications in-depth,aiming at the deficiencies of the basic ant colony algorithm,introduce improved ant colony algorithms,the Max-Min Ant System (MMAS). And according to the comparison principle of the classification rule mining algorithm,make a comparison for classification rule mining algorithms through the experimental analysis. The results show that the AntMiner+based on MMAS model has great advanta-ges in the classification rule mining from simulation accuracy and speed.

关键词

数据挖掘/分类规则/蚁群算法/最大最小蚂蚁系统/AntMiner+

Key words

data mining/classification rule/ant colony algorithm/Max-Min Ant System ( MMAS)/AntMiner+

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

陈宝钢,唐飞,蔡铁,陆芸婷,刘寿强..改进蚁群算法MMAS在分类规则挖掘中的研究[J].计算机技术与发展,2014,(6):179-183,5.

基金项目

广东省自然科学基金项目(S2011010003890,S2013010012669,S2011010006115) (S2011010003890,S2013010012669,S2011010006115)

深圳市科技计划项目(JC201105190829A) (JC201105190829A)

河南省科技攻关计划项目(11210221019) (11210221019)

计算机技术与发展

OACSTPCD

1673-629X

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