摘要
粒计算是一种看待客观世界的世界观和方法论,信息粒广泛存在于人们的现实生活中;是对现实的一种抽象,信息粒化是人类处理和存储信息的一种反映。粒的数量和分类错误率是粒计算互相冲突的目标,同时最小化这两个目标是不可能的,针对此,建立分类超盒粒的数目和训练错误率两个目标,构造成多目标优化问题,通过多目标演化算法对建立的多目标优化问题进行求解,从而得到一系列分类超盒粒集。多目标演化算法通过随机产生初始种群,利用演化操作和逐次迭代的方法,最终得到一组多目标优化问题的解集,用户可以根据需求选取合适的粒计算分类算法。
出处
《汉口学院学报》
2013年第2期54-60,共7页
JOURNAL OF HANKOU UNIVERSITY