文献类型：期刊文献

中文题名：层次化粒子群优化算法及其在分类规则提取中的应用

英文题名：Hierarchical particle swarm optimization algorithm and its application in classification rule extraction

作者：卢奕南[1];薛万欣[2];赵子鹏[1]

第一作者：卢奕南

机构：[1]吉林大学计算机科学与技术学院;[2]北京联合大学管理学院

第一机构：吉林大学计算机科学与技术学院,吉林长春130012

年份：2006

卷号：15

期号：3

起止页码：39-41

中文期刊名：计算机辅助工程

外文期刊名：Computer Aided Engineering

基金：吉林省科技发展应用基础项目(20040531)

语种：中文

中文关键词：层次化粒子群;分类规则;规则提取

外文关键词：hierarchical particle swarm; classification rule; rule extraction

摘要：介绍层次化粒子群优化算法,采用自下而上的方式在层次结构中移动粒子.将此算法应用到分类问题,用于Iris数据集的分类规则提取,并与标准的粒子群优化(ParticleSwarmOptimizer,PSO)算法相比较,结果表明提取规则的精度得到提高.
The hierarchical particle swarm optimization algorithm is introduced. The optimization algorithm that the particles are updated from bottom to top in the hierarchy is proposed, which is applied to extract classification rule. It is used for Iris data set to extract classification rule, and compared with standard particle swarm optimizer （PSO） algorithm. The simulation results show that the classification extraction rule accuracy is improved.