基于遗传算法的粗糙集属性约简

粗糙集理论是解决不精确、不确定问题的常用数学工具.本文尝试用遗传算法解决粗糙集属性约简问题,并且给出了算法的实现流程.     

基于幂图的离群子空间搜索算法*

通过分析子空间搜索算法的研究现状以及存在的问题,提出基于幂图的离群子空间搜索算法。该方法主要讨论离群点产生的原因,能够找出单个对象的离群子空间,并根据离群子空间对离群点进行分类。在对幂图扩展的基础上进行剪枝,减少了存储量和计算量,算法性能得到很大的提高。采用实例说明了该算法,并通过实验证明了该算法的可行性和高效性。     

基于遗传算法的粗糙集属性约简算法

针对粗糙集理论核心内容之一的知识约简问题,提出了一种基于遗传算法的粗糙集属性约简算法。利用条件熵计算属性间的相关性,并将其引入到适值函数中,可以保证所求约简含有较少的属性而且属性间的相关性较小。实验证明,它可以得到比较理想的结果,对UCI机器学习数据集的测试结果也验证了算法的有效性。     

基于遗传算法的属性约简新方法

属性约简是粗糙集理论的一个核心问题,而求解最小约简是NP-Hard问题。为了有效获取最小相对约简,提出一种基于遗传算法的粗糙集属性约简算法,算法将属性核加入遗传算法的初始种群来增加收敛速度,而且在适应度函数中,引入决策属性对条件属性的依赖度,使算法既保证全局寻优的特性又具有加强局部搜索的能力,能够获得最优的搜索效果。该算法通过实例分析,证明是求解属性约简问题的快速有效方法。     

基于遗传算法的属性约简新方法

属性约简是粗糙集理论的一个核心问题,而求解最小约简是NP—Hard问题。为了有效获取最小相对约简,提出一种基于遗传算法的粗糙集属性约简算法,算法将属性核加入遗传算法的初始种群采增加收敛速度,而且在适应度函数中,引入决策属性对条件属性的依赖度,使算法既保证全局寻优的特性又具有加强局部搜索的能力,能够获得最优的搜索效果。该算法通过实例分析．证明是求解属性约简问题的快速有效方法。     

基于近邻关系的离群约简搜索算法

针对传统离群点检测过程中属性多、维度大等问题,结合粗糙集理论,提出一种基于近邻关系的离群约简搜索算法。利用属性约简技术解决对象不相容的问题,并有效缩减离群搜索的属性空间。计算任意点与其他所有点间的距离和,通过计算基于近邻的加权离群因子来判定离群点,并在通用数据集上进行测试。实验结果表明,该离群检测算法的搜索精度较高。     

基于遗传算法的粗糙集属性约简算法

属性约简是粗糙集理论中的一个核心问题，为了有效获取属性最小相对约简，本文提出了一种基于遗传算法的粗糙集属性约简算法．该算法将核引入遗传算法的初始群体来提高算法的性能，依照决策属性对条件属性的依赖度，在加强局部搜索能力的同时保持了该算法全局寻优的特性，能够获得最佳的搜索效果．实验结果证明了该算法能够快速有效的进行属性约简。     

基于量子遗传算法的粗糙集属性约简新方法

分析了粗糙集属性约简的研究现状,针对遗传算法求取属性约简中存在的迭代次数多、收敛较慢的问题,提出了基于量子遗传算法的粗糙集属性约简的新方法。该方法中利用一种新的区分矩阵与量子遗传算法结合,能够实现相容/不相容决策表的属性约简;同时,文中提出了一种适应度函数的参数设定的新方法,使之能够直接对约简进行有效判定。实验数据表明：该算法在收敛性和速度等方面优于基于遗传算法的属性约简算法。     

基于遗传算法和模糊粗糙集的知识约简

虽然粗糙集理论为处理离散属性提供了很好的工具,但它不能直接运用于具有连续变量的数据上面,而现实中的数据又包含着大量的连续变量.为了能够对连续属性集进行有效的知识约简,充分利用遗传算法的全局优化和并行计算的优点,结合模糊粗糙集的理论,对连续属性集进行知识约简,较粗糙集而言避开了连续属性的离散化过程,减少了信息损失,加快了约简速度,提高了决策支持度.首先利用一个仿真实例来验证该算法的有效性和快速性,然后把它运用于某一柴油机的故障数据集的约简,通过约简获得了影响输出故障模式的主要输入变量集,实现了数据的预处理,为进行柴油机的故障模式诊断提供了先决条件.     

基于蚁群遗传算法的属性约简

针对普通蚁群算法在属性约简中求解最小约简存在局部最优、迭代次数多、收敛慢的问题,将复制、交叉、变异这些遗传算子引入蚁群算法中,改进蚂蚁的产生方式和蚂蚁构造可行解的过程,提高算法的收敛速度和全局搜索能力。算法在加州大学机器学习数据库中的数据集的测试结果表明,该算法能快速有效地求解属性约简,能够找到最小约简集。     

一种基于改进遗传算法的粗糙集属性约简算法磁

为解决传统遗传算法在属性约简时会出现迭代次数多,收敛较慢的问题,论文提出了一种改进的遗传算法。该方法在适应函数上加入属性重要度因子,同时在交叉操作中有选择地保留子代个体,确保算法能够快速收敛。实验结果证明,改进之后的算法在保证属性约简的基础上,能够实现比传统遗传算法更快的迭代和收敛。     

基于遗传算法的粗糙集属性约简算法

为了研究粗糙集理论中属性约简问题,给出了一种属性相对重要度定义,证明了其合理性,并将它应用到基于遗传算法的约简算法中,提出一种启发式遗传算法.算法采用修正策略保证群体进化收敛于最小约简,同时引入属性相对重要度作为启发信息,加快算法的收敛速度.对算法进行的时间复杂度和完备性分析以及数值实验表明,基于遗传算法的粗糙集属性约简算法具有完备、快速收敛等特点.     

基于免疫遗传算法的粗糙集属性约简算法

属性约简是粗糙集理论中一个重要的研究课题,为了有效获取属性最小相对约简,提出了一种基于免疫遗传算法的粗糙集属性约简算法。该算法将免疫算法和遗传算法结合,并将核引入免疫遗传算法的初始抗体群来提高算法的性能,依照决策属性对条件属性的依赖度,并结合抗体浓度,能维持进化过程中个体的多样性,从而提高了算法的全局搜索能力,避免陷入局部最优。实验证明该算法能够快速得到相对最小约简。     

基于改进启发式遗传算法的属性约简方法

为了获得决策系统中属性的极小相对约简,将决策表中相对于每个条件属性的集合和划分的粗糙逼近精度作为衡量属性重要程度的准则,并以此作为启发式信息引入遗传算法,提出一种在优化初始种群的基础上提高算法性能的启发式遗传算法。通过构造一个修正算子并将其引入启发式信息,以保证被选择的属性子集的分类能力不变。该算子利用启发式信息的局部搜索技术,使得算法既保持了整体的优化特性,又具有较快的收敛速度。实例证明,该算法能有效地对决策系统进行约简。     

基于小生境遗传算法的粗糙集属性约简方法

针对遗传算法在全局优化问题中出现的早熟和收敛速度慢的问题,提出一种基于小生境遗传算法的粗糙集属性约简算法,采用基于淘汰相似结构机制的小生境技术,通过引入罚函数的方法调整个体的适应度,提高全局搜索能力。实验证明该算法是有效的,并能求解出信息系统中多组不同的最小约简,为决策支持和数据挖掘等提供更多信息。     

基于遗传算法和区分矩阵的属性约简

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。     

基于遗传算法的粗糙集属性约简及其应用

属性约简是粗糙集合研究的重要内容之一。为了能够有效地获取决策表中属性最小相对约简,提出一种基于遗传算法的属性约简算法。依据条件属性的重要度,把条件属性加入到相对核属性集中,将相对核加入遗传算法的初始种群中以加快算法收敛。并应用该算法对水上事故模型预测进行分析,做出推理和决策。     

一种基于量子遗传算法与粗糙集理论的属性约简法

提出一种基于粗糙集与量子遗传算法理论的属性约简模型.首先,基于粗糙集理论,以条件属性集对决策属性近似分类质量为准则,构造出一种衡量最佳属性子集的适应度函数.以此为基础,结合量子计算原理中量子旋转门调整策略以及量子交叉方法对种群进行更新操作,构造了该模型的属性约简方法.仿真实验结果表明了本文方法的有效性.     

基于邻域粒化和遗传算法的数值型属性约简方法

针对现实中含有数值型属性的决策系统的约简问题,提出了基于邻域粒化和遗传算法的约简方法。该方法采用基于邻域等价关系建立的粗糙集模型,用邻域等价关系度量粗糙集不可分辨关系,通过邻域信息粒子逼近论域空间。构造了遗传约简算法,论述了遗传算法适应度函数的选择,设计了自适应交叉概率,给出了算法的具体实现。对经典数据集和UCI数据库中4个数据库约简的结果证明了算法的有效性和可行性。     

基于改进遗传算法的粗糙集属性约简算法

属性约简是粗糙集理论研究的主要内容之一,为了能够有效地获取决策表中属性最小约简,在分析属性约简的方法与遗传算法的基础上,将属性重要性度量作为启发式信息引入遗传算法,提出了一种启发式遗传算法.通过构造新的变异算子来引入启发式信息,体现了启发式信息的局部搜索技术,使得算法既保持整体优化特性,又具有较快的收敛速度.实验结果表明,该方法能快速有效地求出决策表的最小约简.