本論文提出限制式粒子群演算法來解決資料探勘之分類問題,由於粒子群演算法是透過適應值函數來評估分類規則,但是面對較高複雜度的問題時,除了造成搜尋時間增加之外,同時會產生陷入區域最佳解之問題。為了解決上述問題,本論文將整合限制推理於粒子群演算法之架構中,透過粒子過濾機制,幫助粒子群演算法快速的找出滿足限制條件之最佳解,並且整合基因演算法於粒子更新機制中,其目的是在改善粒子群演算法於區域搜尋能力不足的問題。根據實驗結果比較,本論文提出之演算法可以獲得較佳分類結果。
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