Từ cây quyết định T đã được xây dựng ở trên, luận án xây dựng thuật toán sinh ra các luật Mỗi lá của cây sinh ra một luật, phần tiền đề của luật bao gồm các nút đi từ gốc đến nút trước nút lá và lá là phần kết luận của luật Số luật được sinh ra bằng số nút lá có trên cây
Ý tưởng thuật toán: Với một cây T đã được xây dựng Bước 1: Thực hiện xác định tập các nút lá
Bước 2: Thực hiện duyệt qua từng nút lá Với mỗi nút lá sinh ra một luật theo nguyên tắc sau đây:
+ Nhãn của nút là làm phần kết luận của luật
+ Đường đi từ nút lá đến gốc của cây làm phần tiền đề của luật Dưới đây là thuật toán giả mã sinh hệ luật từ cây quyết định T
Thuật toán GenFRBS(T: Cây quyết định):
Input: Cây quyết định T
Output: Hệ luật mờ S
Begin
Thuật toán BuildDecisionTree(D, { XAj,�(��): j=1, …, n +1}, τmax): - Các hệ khoảng tính mờ tương tự�(��);
S =φ;
Leafs = Tập các nút lá của cây T; For each lf in Leafs
Với mỗi lá lf xây dựng danh sách lsNode các Node từ lá lf đến gốc cây;
Tạo luật r có n điều kiện tiền đề, tất cả các tiền đề đều có giá trị
Don’tcare;
For j = lsNode Count-1 downto 1:
Thay thế giá trị Don’tcare của luật r ứng với biến của nút
lsNode[j] bằng giá trị phân chia của nút lsNode[j-1] (nút cha của nút lsNode[j]);
End for
Gán kết luận của luật r là giá trị của nút lsNode[0] ;
S = S ∪ {r};
End for;
return S;
End