【摘 要】
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传统的属性约简算法效率低下,容易陷入局部极小值,不适用于大型知识库.文中提出一种基于粗糙集理论的遗传属性约简方法,在传统的属性约简方法基础上对适应度函数、交叉和变异
【机 构】
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泰州学院数理信息学院,江苏科技大学经济管理学院,江苏科技大学计算机科学与工程学院
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传统的属性约简算法效率低下,容易陷入局部极小值,不适用于大型知识库.文中提出一种基于粗糙集理论的遗传属性约简方法,在传统的属性约简方法基础上对适应度函数、交叉和变异的概率、变异方式和种群修复方式进行了改进.在正域区分对象集的研究基础上,用启发信息设计了一种快速的属性约简算法,并利用Matlab工具进行仿真,将仿真结果与前人研究结果作对比.实验表明此算法优于前人的算法,能够快速高效地对大型知识系统求其约简.
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