遗传算法信息熵结合属性约简算法研究

• 作者: 崔广才 左思源
• 来源期刊: 长春理工大学学报(自然科学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 粗集 约简 遗传算法 信息论
• 年，卷（期）: 2008,（4）
• 页码范围: 102-105
• 页数: 4页
• 分类号: TP311
• 字数: 3386字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9870.2008.04.031

摘要

为了获得决策系统中属性最小相对约简,将信息论角度定义的属性重要性度量作为启发式信息引入遗传算法,提出了一种启发式遗传算法,通过构造一个新的算子来引入启发式信息,使得选择的属性子集的分类能力不变.该算子体现了一种利用启发式信息的局部搜索技术,使得算法既保持整体优化特性,又具有较快的收敛速度,从理论上对算法作了分析,对新算子所能选择属性子集的分类能力不变作了证明,最后的实例表明,该算法能有效地对决策系统进行最大程度的约简.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	崔广才	长春理工大学计算机科学技术学院	36	176	8.0	11.0
2	左思源	长春大学特殊教育学院	6	13	2.0	3.0