摘要：为提高预测系统中的预测精度,提出了一种基于模糊关联规则的优化的预测系统设计方法。该方法通过两个阶段来实现：首先采用竞争聚集算法得到各数量型属性优化的模糊集个数,从而挖掘出优化的模糊关联规则。在得到用于构建预测系统规则库的模糊关联规则后,采用遗传算法约简冗余规则库,实现精确性和解释性的折衷,以提高预测精度。最后将此方法运用于Abalone样本数据集进行实验分析,证实此方法解决了模糊关联规则的冗余问题,有效提高了预测精度。

关键词：模糊关联规则 预测系统 竞争聚集算法 遗传算法 

单位：杭州电子科技大学计算机学院 浙江杭州310018