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。     

一种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研究的重要内容之一,而求解最小约简是NP难问题。为了有效获取最优或次优约简,该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,通过计算决策属性对条件属性的依赖度,使该文算法既保证了全局寻优的特性又具有加强局部搜索的能力,能够获得最佳的搜索效果。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。     

基于粗糙集的属性约简算法

本文主要研究基于粗糙集理论的属性约简算法.提出了一种同时适合于相容信息表和不相容信息表的启发式约简算法,并通过算例验证了该算法的可行性和有效性.     

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。     

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.     

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。     

基于可拓蚁群算法的粗糙集属性约简方法

蚁群算法是一种模拟进化算法,它有很多优点,且成功地解决了许多复杂的组合优化问题,然而它并不完美。受可拓学中关联函数的启发,提出基于关联函数的状态转换规则和局部信息素更新规则,并将其用于粗糙集的属性约简。实验结果证明该算法是有效的。     

基于可拓蚁群算法的粗糙集属性约简方法

蚁群算法是一种模拟进化算法,它有很多优点,且成功地解决了许多复杂的组合优化问题,然而它并不完美。受可拓学中关联函数的启发,提出基于关联函数的状态转换规则和局部信息素更新规则,并将其用于粗糙集的属性约简。实验结果证明该算法是有效的。     

一种基于属性重要性的变精度粗糙集属性约简算法

结合胡可云算法中对属性重要性的描述,以条件属性在可辩识矩阵中出现的频率作为启发信息,提出一种基于变精度粗糙集模型的属性约简算法.实验证明,该方法能够有效地对决策表进行属性约简,并具有一定的抗噪声能力.     

基于依赖空间的变精度粗糙集属性约简

针对求解变精度粗糙集模型属性约简问题,在对象集上定义一种上下近似二元关系.利用此关系建立属性集上的等价关系,由此构造出依赖空间,从而得到变精度粗糙集的上下近似协调集的判定定理.同时建立一种保持每个决策类的上下近似不变的属性约简方法.最后通过实例验证方法的有效性.     

邻域粗糙集的加权依赖度及其启发式约简算法

邻域粗糙集是数值型属性数据处理的有效工具.基于邻域粗糙集,传统依赖度及其约简未考虑邻域覆盖的绝对结构,由此文中建立加权依赖度及其启发式约简算法.首先,提出加权依赖度并得到其度量改进性与粒化单调性,定义相关的属性约简.然后,分析邻域半径的自适应取值,构造基于加权依赖度的启发式约简算法(NWDR).最后,在UCI数据集上进行对比实验,验证加权依赖度的单调性与NWDR的有效性.实验证明,加权依赖度改进传统依赖度的不确定性表示能力,NWDR具有较高的分类准确率与较强的应用适应性.     

Attribute Reduction Based on Inclusion Degree for Incomplete and Fuzzy Decision Information Systems

The information systems with incomplete attribute values and fuzzy decisions commonly exist in many applications whose knowledge reduction is one of the most important practical significance. Model of incomplete and fuzzy decision information system is firstly constructed. On the basis of the notion of inclusion degree between fuzzy sets, the attribute reduction for incomplete and fuzzy decision information system, which ensures invariable inclusion degree between every tolerance class and fuzzy decision set, is raised. To reduce the complexity of finding attribute reduction, discernibility sets, discernibifity matrixes and the minimal disjunctive normal form of discernibility sets for incomplete and fuzzy decision information system are introduced. Finally, the algorithm and an example are given, and the solution of the example is proved that the approach to attribute reduction based on inclusion degree is valid.     

基于改进二元萤火虫群优化算法和邻域粗糙集的属性约简方法

针对数据降维和去冗问题,提出基于改进的二元萤火虫群优化算法和邻域粗糙集的属性约简方法.首先,运用反向学习协同初始化种群,并基于Sigmoid变化函数的映射进行二进制编码,引入Lévy飞行位置更新策略,提出改进二元萤火虫群优化算法.再以邻域粗糙集作为评价准则,以改进算法作为搜索策略,进行属性约简.最后,通过在标准UCI数据集上的实验验证属性约简方法的有效性,并验证文中算法具有较优的收敛速度和精度.     

基于数据分析方法的属性简约算法的实现

属性约简是粗集理论中的研究热点之一。文章通过数据分析方法讨论了属性约简问题,该算法直观,易于理解,能计算出所有的约简,克服了启发式算法的不完备性,以及基于区分矩阵的属性约简算法中出现时间和空间浪费的问题。实例表明,该法是行之有效的。     

属性约简的新算法

属性约简是粗糙集理论中一个核心研究问题,在对粗糙集中属性约简相关理论研究的基础上,提出了一种新的基于随机决策信息系统的属性约简算法。新算法充分利用属性依赖度所提供的信息对属性进行排序,并以一定的优化顺序来计算属性子集的信任函数或似真函数。计算结果表明:改进后的新算法计算量大大减小,尤其是当条件属性较多时,计算量的减少更加明显,从而大大提高了计算效率。计算实例验证了该算法的有效性,具有很强的优越性。     

一种基于关联规则挖掘的粗糙集约简算法

针对粗糙集理论中的约简这个重要问题进行了研究,引入关联规则挖掘中的支持度和置信度概念,提出一种基于关联规则挖掘算法思想的约简算法,从而得到更有效的约简。