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基于遺傳粒子群和粗糙集的約簡算法

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  闡述了粗糙集理論、遺傳約簡算法和粒子群約簡算法。屬性約簡是知識發(fā)現(xiàn)的關鍵問題之一。傳統(tǒng)的屬性約簡算法都是串行搜索的,算法效率低且收斂速度慢。將計算智能和粗糙集相結合,提出了一種基于遺傳粒子群和粗糙集的最小屬性約簡算法。該算法利用屬性依賴度計算屬性核,并在種群初始化時引入屬性核作為限制條件,動態(tài)調整適應度函數(shù),以達到求得最小屬性約簡的目的。實驗表明,對于數(shù)據(jù)量大、屬性維度高的屬性約簡問題,該算法具有高效的處理能力。

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