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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2004.6
- 수록면
- 229 - 235 (7page)
이용수
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The induction based on a tree structure is an appropriate representation of the complex human reasoning process sllch as a corporate bond rating application. Furthermore, the fuzzy decision tree (FDT) can handle the information abollt vague and incomplete classification knowledge represented in hllman linguistic terms. In addition, FDT is more flexible by relaxing the constraint of mutual exclllsivity of cases in decision tree. We propose a hybrid approach using FDT and genetic algorithms (GA) enhances
the effectiveness of FDT to the problem of corporate bond rating classification. This study utilizes a hybrid approach IIsing GA in an attempt to find an optimal or near optimal hurdle values of membership function in FDT The results show that the accuracy of the integrated approach proposed for this study increases overall classification accuracy rate significantly. We also show that the FDT approach increases the flexibility of the classification process.
the effectiveness of FDT to the problem of corporate bond rating classification. This study utilizes a hybrid approach IIsing GA in an attempt to find an optimal or near optimal hurdle values of membership function in FDT The results show that the accuracy of the integrated approach proposed for this study increases overall classification accuracy rate significantly. We also show that the FDT approach increases the flexibility of the classification process.
목차
Abstract
Introduction
Research Methodology
Hybrid Approach of FOT with GA
Experiments and results
Conclusion
References
참고문헌 (0)
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