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An Initiative Learning Algorithm Based on system uncertainty

The Journal of China Universities of Posts and Telecommunications 2005年第1期12卷 53-59页

作者： ZHAO Jun~(1,2)1.Institute of Computer Science & Technology, Chongqing University of Posts & Telecommunications, Chongqing 400065,P.R.China 2.Faculty of Engineering, Science & Built Environment, London South Bank University, SE1 0AA, London, United Kingdom Institute of Computer Science & Technology Chongqing University of Posts & Telecommunications 重庆 400065

Initiative-learning algorithms are characterized by and hence advantageousfor their independence of prior domain knowledge. Usually, their induced results could moreobjectively express the potential characteristics and patterns of information ***-learning processes can be effectively conducted by system uncertainty, becauseuncertainty is an intrinsic common feature of and also an essential link between information systemsand their induced results. Obviously, the effectiveness of such initiative-learning framework isheavily dependent on the accuracy of system uncertainty measurements. Herein, a more reasonablemethod for measuring system uncertainty is developed based on rough set theory and the conception ofinformation entropy; then a new algorithm is developed on the bases of the new system uncertaintymeasurement and the Skowron's algorithm for mining prepositional default decision rules. Theproposed algorithm is typically initiative-learning. It is well adaptable to system uncertainty. Asshown by simulation experiments, its comprehensive performances are much better than those ofcongeneric algorithms.

关键词： initiative-learning rough set system uncertainty factor system certaintyfactor system uncertainty degree

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