TY - JOUR A2 - Efe, M. Onder AU - Jalal Nouri, D. AU - Saniee Abadeh, M. AU - Ghareh Mohammadi, F. PY - 2014 DA - 2014/05/26近年来，帝国主义竞争算法(ICA)、遗传算法(GA)和混合模糊分类系统已成功有效地应用于数据挖掘的分类任务中。针对目前高维独立数据集分析算法存在的不足，提出了一种新的基于规则的通用系统发现方法——HYEI。该方法分为三个阶段，将基于进化的模糊系统与两个ICA程序相结合，生成高质量的模糊分类规则。首先，利用嵌入的ICA特征选择选择出最佳特征子集，然后利用这些特征生成基本的模糊分类规则。最后，利用ICA算法对所有规则进行优化，减少规则长度或剔除部分规则。使用UCI机器学习知识库中的几个基准数据集对HYEI的性能进行了评估。所提出的算法在7个数据集问题中的6个问题中获得了最高的分类精度，并与之前公布的最佳结果相比，与其他5个测试问题的分类精度相比较。SN - 1687-7101 UR - https://doi.org/10.1155/2014/970541 DO - 10.1155/2014/970541 JF - Advances in Fuzzy Systems PB - Hindawi Publishing Corporation KW - ER -