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摘要:
知识约简是基于粗集理论进行数据挖掘的重要步骤获取最优知识约简是典型的Np-hard问题.在实际应用中,数据属性往往具有成本约束,并且数据本身含有噪声.本文提出了将粗集理论与遗传算法相结合来求解这种信息表的最优知识约简和近似知识约简的方法实验结果表明该方法具有很强的全局搜索能力,在有限的代数内找到信息表的最优约简:最小基约简集、最小成本约简集.当信息表含有噪声数据时,该方法能找出信息表的近似知识约简.
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文献信息
篇名 具有成本约束和噪声数据信息表的知识约简方法
来源期刊 模式识别与人工智能 学科 工学
关键词 遗传算法 粗集 最优知识约简 近似知识约简
年,卷(期) 2001,(3) 所属期刊栏目 论文与报告
研究方向 页码范围 280-284
页数 5页 分类号 TP18
字数 4241字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-6059.2001.03.006
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 熊范纶 中国科学院合肥智能机械研究所 64 1248 19.0 33.0
2 杭小树 中国科学技术大学自动化系 10 108 6.0 10.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
遗传算法
粗集
最优知识约简
近似知识约简
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
模式识别与人工智能
月刊
1003-6059
34-1089/TP
16开
中国科学院合肥智能机械研究所安徽合肥董铺岛合肥1130信箱
26-69
1989
chi
出版文献量(篇)
2928
总下载数(次)
8
总被引数(次)
30919
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导