The Application of Minimal Reduction Based on GA to Weather Data

机译：基于遗传算法的最小化约简在气象数据中的应用

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In the paper a method of minimal reduction based on GA, the joint-dilation matrix and discernible matrix is proposed, and it has been applied to the weather data successfully. It reduces the algorithm's complexity of gaining the attributes reduction greatly and has been proved feasible and effective by lots of examples. At last the paper gives the results of the experiment and has a discussion on the advantages and disadvantages of the method.

机译：提出了一种基于遗传算法的最小降阶方法，联合膨胀矩阵和可分辨矩阵，并将其成功应用于气象数据。它大大降低了获得属性约简的算法复杂度，并通过大量实例证明是可行和有效的。最后给出了实验结果，并讨论了该方法的优缺点。

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来源
《ISTM/2007;International symposium on test and measurement》|2007年|1-4|共1页
会议地点 Beijing(CN);Beijing(CN)
作者
Qiang Chen; Weiwei Wu; Bo Yu;
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作者单位

School of Management Harbin Institute of Technology Harbin 150001 China;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类
关键词
rough set; minimal reduction; knowledge expression system of weather data; genetic algorithm; Joint-dilation matrix;

机译：粗糙集最小的减少；天气数据知识表达系统；遗传算法联合膨胀矩阵;

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