›› 2014, Vol. 50 ›› Issue (4): 185-191.
王萌;孙树栋;杨宏安;袁宗寅
发布日期:
2014-02-20
WANG Meng;SUN Shudong;YANG Hongan;YUAN Zongyin
Published:
2014-02-20
摘要: 提出一种基于等价支持子集的重要度计算方法(Support subset significant based on equivalence relation,S3ER)用于计算质量特性的重要度。S3ER算法首先定义条件属性值对决策属性值的支持度,并定义条件属性值的区分能力,通过计算条件属性值区分能力的均值,得到条件属性对决策属性的重要度。S3ER算法还能够预测未知样本类别,并获得决策属性的支持子集,通过对支持子集的分析抽取决策规则。试验对比KNN算法和带有权重的KNN算法的分类精度,验证S3ER算法所得属性重要度的有效性;对比S3ER算法、带有权重的KNN算法和C4.5算法在UCI数据库上5个分类数据集的分类精度,验证S3ER算法分类的有效性。将S3ER算法应用于某航空制造企业加工数据,得出该企业的重要质量特性的属性重要度、预测样本的质量结论,并抽取质量决策规则,以改进产品质量。
中图分类号:
王萌;孙树栋;杨宏安;袁宗寅. 基于等价支持子集重要度的质量改进算法[J]. , 2014, 50(4): 185-191.
WANG Meng;SUN Shudong;YANG Hongan;YUAN Zongyin. Support Subset Significant Algorithm Based on Equivalence Relation for Quality Improvement[J]. , 2014, 50(4): 185-191.
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