一种基于遗传算法的Rough集多知识抽取方法

• 作者: 何明 傅向华 冯博琴 马兆丰
• 来源期刊: 小型微型计算机系统
• 学科: 工学
• 关键词: 粗糙集 多知识 遗传算法 知识约简
• 年，卷（期）: 2005,（4）
• 所属期刊栏目: 神经网络与算法研究
• 页码范围: 651-654
• 页数: 4页
• 分类号: TP311
• 字数: 5564字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1220.2005.04.022

摘要

Rough集理论为知识约简提供了一种有效的方法.提出了一种基于遗传算法的Rough集多知识抽取方法.针对决策系统中知识约简的不唯一性,构造了一种多约简算法,创建了多知识.在此基础上,利用遗传算法从一个更高的层次对多知识进行优化,并从中抽取最优知识集.试验结果分析表明,通过遗传算法优化后抽取的多知识较单体知识具有更高的精度,使知识的表示更具广义性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	傅向华	西安交通大学计算机科学与技术系	24	443	15.0	20.0
2	马兆丰	西安交通大学计算机科学与技术系	25	446	12.0	20.0
3	何明	西安交通大学计算机科学与技术系	17	370	13.0	17.0
4	冯博琴	西安交通大学计算机科学与技术系	171	3268	30.0	50.0