【摘 要】
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阐述了粗糙集理论、遗传约简算法和粒子群约简算法。属性约简是知识发现的关键问题之一。传统的属性约简算法都是串行搜索的,算法效率低且收敛速度慢。将计算智能和粗糙集相
【机 构】
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西北师范大学计算机科学与工程学院,中国移动通信集团甘肃有限公司
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阐述了粗糙集理论、遗传约简算法和粒子群约简算法。属性约简是知识发现的关键问题之一。传统的属性约简算法都是串行搜索的,算法效率低且收敛速度慢。将计算智能和粗糙集相结合,提出了一种基于遗传粒子群和粗糙集的最小属性约简算法。该算法利用属性依赖度计算属性核,并在种群初始化时引入属性核作为限制条件,动态调整适应度函数,以达到求得最小属性约简的目的。实验表明,对于数据量大、属性维度高的属性约简问题,该算法具有高效的处理能力。
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