基于遗传算法和区分矩阵的属性约简

龙鹏飞; 蔡翱鹏; 陈曦

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基于遗传算法和区分矩阵的属性约简

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在保持知识库分类能力不变的条件下,为了获得决策系统中属性的最小约简,本文利用遗传算法在全局寻优、避免算法陷入局部收敛方面的优势,结合区分矩阵能够很容易地计算出属性约简和核的良好性质,提出了一种基于遗传算法和区分矩阵的属性约简算法.该算法将区分矩阵嵌入遗传算法中,充分发挥各自在求解最小属性约简方面的优良特性,其中遗传算法主要流程基本不变,适应值函数选取引入区分矩阵的性质.实验结果表明,在可接受的时间内得到了最小约简,约简结果优于HU算法和传统遗传算法,达到了预期的结果.

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来源
《计算机工程与科学》 |2010年第11期|104-106|共3页
作者
龙鹏飞; 蔡翱鹏; 陈曦;
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作者单位

长沙理工大学计算机与通信工程学院;

湖南;

长沙;

410004;

长沙理工大学计算机与通信工程学院;

湖南;

长沙;

410004;

长沙理工大学计算机与通信工程学院;

湖南;

长沙;

410004;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
粗糙集; 遗传算法; 区分矩阵; 属性约简;

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