Rule generation from real data: GAR meets LINNEO+
Visualitza/Obre
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/97232
Tipus de documentReport de recerca
Data publicació1997-03
Condicions d'accésAccés obert
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
In this paper we discuss our approach to learning classification rules from data. We sketch out two modules of our architecture, namely LINNEO+ and GAR. LINNEO+, which is a knowledge acquisition tool for ill-structured domains automatically generating classes from examples that incrementally works with an unsupervised strategy. LINNEO+'s output, a representation of the conceptual structure of the domain in terms of classes, is the input to GAR that is used to generate a set of classification rules for the original training set. GAR can generate both conjunctive and disjunctive rules. Herein we present an application of these techniques to data obtained from a real wastewater treatment plant in order to help the construction of a rule base. This rulebase will be used for a knowledge-based system that aims to supervise the whole process.
CitacióDavid, R., Cortes, C. "Rule generation from real data: GAR meets LINNEO+". 1997.
Forma partLSI-97-17-R
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
1400228193.pdf | 1,142Mb | Visualitza/Obre |