【摘 要】
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基于规则分类算法提取的规则集通常存在3个问题：首先,提取的分类规则集中短规则过少,致使高质量的规则不多;其次,规则集中规则数量少,训练数据中几乎所有实例仅被规则覆盖一次
【机 构】
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闽南师范大学计算机学院,安徽广播电视大学
【基金项目】
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国家自然科学基金(61170129)资助项目
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基于规则分类算法提取的规则集通常存在3个问题：首先,提取的分类规则集中短规则过少,致使高质量的规则不多;其次,规则集中规则数量少,训练数据中几乎所有实例仅被规则覆盖一次;第三,虽然提取大量的规则,但是训练数据中存在一些小类样本的实例不能被任何一条规则覆盖。本文提出一种改进的基于规则的实例多覆盖分类算法（Rule-based classification with instances covered by multiple rules,RCIM）,其特点是：（1）为了提高规则的质量,在选择生成规则的第1项时
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