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一种基于遗传算法和粗糙集的属性约简方法及精神状态评估方法

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摘要

本发明公开了一种基于遗传算法和粗糙集的属性约简方法及精神状态评估方法，该基于遗传算法和粗糙集完成了粗糙集属性约简方法通过设定合适的适应度函数，扩大了基于遗传算法和粗糙集的属性约简方法的适用范围，且能够快速有效地获取决策表中属性集中的关键性指标，本发明的精神状态评估方法在进行精神状态评估时，先基于遗传算法和粗糙集的属性约简方法提取决策表中属性集中的关键性指标，在根据提取结果构建并训练贝叶斯网络，得到分类模型，用于进行精神状态评估。大大提高了精神状态评估的效率，且准确性好，易于实施，对数据具有广泛的适应性。

著录项

  • 公开/公告号CN104298873B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2017-06-06

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 浙江大学;

    申请/专利号CN201410530885.6

  • 发明设计人 段会龙;吕旭东;尹梓名;

    申请日2014-10-10

  • 分类号

  • 代理机构杭州天勤知识产权代理有限公司;

  • 代理人胡红娟

  • 地址 310027 浙江省杭州市西湖区浙大路38号

  • 入库时间 2022-08-23 09:56:28

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2017-06-06

    授权

    授权

  • 2015-02-18

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F 19/00 申请日:20141010

    实质审查的生效

  • 2015-01-21

    公开

    公开

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