基于遗传算法的属性约简

• 作者: 冯博琴 吕军 李波
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 遗传算法 属性约简 人工神经网络
• 年，卷（期）: 2006,（7）
• 页码范围: 150-153
• 页数: 4页
• 分类号: TP31
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-7180.2006.07.043

摘要

属性约简是知识发现的重要步骤,但从属性集中选择最优子集属于NP-hard问题.文章提出的遗传属性抽取算法,以属性的可分性度量为偏置,并引入禁忌表搜索策略,降低了搜索空间;采用退火选择来保持种群的个体多样性,防止未成熟收敛;算法内置的分类器采用人工神经网络,并提出了基于有监督聚类的人工神经网络分类算法,有效地降低了人工神经网络分类器的训练时间.实验分析表明,算法能够从高维数、大数据集合中有效降低数据维数,提高数据的分类准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李波	西安交通大学电子与信息工程学院	41	472	12.0	21.0
2	冯博琴	西安交通大学电子与信息工程学院	171	3268	30.0	50.0
3	吕军	西安交通大学电子与信息工程学院	63	414	12.0	18.0