融合变精度粗糙熵和协同进化的概念格挖掘算法

丁卫平; 王建东; 管致锦

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为解决概念格挖掘优化问题,借鉴变精度粗糙集模型和协同进化思想,提出了融合变精度粗糙熵和全局粒子群的概念格协同挖掘算法(REVPT)。该算法引入变精度粗糙熵对各概念格子群动态度量建立粗糙近似格,并通过种群之间协作共享寻优经验提高概念格的全局挖掘优化能力,有效缩减原格群规模并挖掘出一致粗糙分类规则。实验结果表明,当变精度粗糙熵阈值β处于某一合适范围,该算法在保证收敛速度同时具有较强的全局建格优化能力,在知识挖掘精度和效率方面具有较好的鲁棒性。

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来源
《陆军工程大学学报》 |2011年第1期|25-30|共6页
作者
丁卫平; 王建东; 管致锦;
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作者单位

南京航空航天大学计算机科学与技术学院;

南通大学计算机科学与技术学院;

苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类算法理论;
关键词
概念格; 变精度阈值; 粗糙熵; 粒子群; 协同进化;

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