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基于遗传算法的气象观测数据区间值属性约简算法

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针对气象观测数据采集目的性弱、数据冗余度较高以及观测数据区间化中单值较多、等价类划分精度低的问题,提出一种基于遗传算法的气象观测数据区间值属性约简算法(MOIvGA).首先,通过改进区间值相似度,使其能够同时适用于单值等价关系判断和区间值相似度分析;其次,通过改进自适应遗传算法,提高其收敛性;最后,通过仿真实验证明,相对于运行自适应遗传属性约简(AGAv)算法求解最优值,所提算法迭代代数减少了22代;在区间长度为lh降水分类中,基于依赖度的区间值决策表λ-约简(MOIvGA)平均分类准确率比RIvD算法提高了6.3％,对无雨的预测准确率提高了7.13％;同时约简后的属性子集显著提高了分类准确率.由此可见,MOIvGA在区间值气象观测数据分析中能够提高收敛速度以及分类准确率.

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来源
《第十七届中国Rough集与软计算学术会议、第十一届中国Web智能学术研讨会、第十一届中国粒计算研讨会及第五届三支决策学术会议联合会议（CRSSC-CWI-CGrC-3WD 2017）》|2017年|2678-2683|共6页
会议地点合肥
作者
ZHENG Zhongren; 郑忠仁; CHENG Yong; 程勇; WANG Jun; 王军; ZHONG Shuiming; 钟水明; XU Liya; 徐利亚;
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作者单位

中国计算机学会;

中国人工智能学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 P413.2;
关键词
气象观测数据; 数据区间值; 属性约简算法; 收敛速度;
入库时间 2022-08-17 10:12:39

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