Abstract：
通过引入置信规则库的线性组合方式、设定规则数等于分类数及改进个体匹配度的计算方法，提出基于置信规则库推理的分类方法。比较于传统的置信规则库推理方法，新方法中规则数的设置不依赖于问题的前件属性数量或候选值数量，仅与问题的分类数有关，保证了方法对于复杂问题的适用性。实验中，通过差分进化算法对置信规则库的规则权重、前件属性权重、属性候选值和评价等级的置信度进行参数学习，得到最优的参数组合。在对三个常用的公共分类数据集进行测试时，均获得理想的分类准确率，表明新分类方法合理有效。
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Year： 2015
Page： 469-472
Language： Chinese
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