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并行遗传算法在粗糙集属性约简中的应用
引用本文:朱克敌,陶志.并行遗传算法在粗糙集属性约简中的应用[J].沈阳工程学院学报(自然科学版),2005,1(1):70-73.
作者姓名:朱克敌  陶志
作者单位:1. 沈阳工程学院,信息工程系,沈阳,110136
2. 沈阳航空工业学院,沈阳,110034
摘    要:遗传算法是一种全局优化的数值计算方法,它存在自然并行性.给出一种求解粗糙集属性约简问题的并行遗传算法,并在普通网络环境下实现.结果表明,并行遗传算法适合于求解问题规模较大及大数据样本点的数据约简问题.

关 键 词:并行遗传算法  粗糙集理论  主从式控制  决策属性支持度  相对约简
文章编号:1673-1603(2005)01-0070-04
收稿时间:12 4 2004 12:00AM
修稿时间:2004年12月4日

Application of parallel genetic algorithm on rough set reduction
ZHU Ke-di,Tao Zhi.Application of parallel genetic algorithm on rough set reduction[J].Journal of Shenyang Institute of Engineering:natural Science,2005,1(1):70-73.
Authors:ZHU Ke-di  Tao Zhi
Affiliation:1, Department of Computer Science and Information Engineering, Shenyang Institute of Engineering, Shenyang 110136, China; 2, Shenyang Institute of Aeronautical Engineering, Shenyang 110034, China
Abstract:Genetic algorithm is global optimization numerical method. It has natural parallel characteristic. Presents a kind of parallel genetic algorithm to solve rough set reduction, and implements it under the environment of the ordinary network. Results show that parallel genetic algorithm is fit for data reduction problem with large scale and large data sample point.
Keywords:Parallel Genetic Algorithm (PGA)  rough set theory  master-slave control  decision support degree  relative reduction
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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