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题名基于遗传算法和区分矩阵的属性约简
被引量:8
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作者
龙鹏飞
蔡翱鹏
陈曦
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机构
长沙理工大学计算机与通信工程学院
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出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2010年第11期104-106,共3页
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基金
湖南省科技计划资助项目(2007GK3042)
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文摘
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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关键词
粗糙集
遗传算法
区分矩阵
属性约简
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Keywords
rough sets
genetic algorithm
discernible matrix
attribute reduction.
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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