基于基因表达式编程和粗糙集的属性约简分类方法

• 作者: 徐上 陈维岩
• 来源期刊: 科技创新与生产力
• 关键词: 粗糙集 基因表达式编程 数据挖掘 适应度
• 年，卷（期）: 2009,（1）
• 所属期刊栏目: 应用技术
• 页码范围: 49-50
• 页数: 2页
• 分类号: TP311
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-9146.2009.01.025

摘要

属性约简分类是粗糙集在数据挖掘中一个重要的研究方向.其大多数研究是基于小规模空间信息系统;基因表达式编程是一种新出现的进化算法,具有高度并行、极强的函数挖掘的特点.提出了将粗糙集中的充要强度作为GEP的适应度函数,创建一种新的属性约简分类算法,以减少粗糙集在大规模知识库中知识约简的复杂程度,加快收敛速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈维岩		1	4	1.0	1.0
2	徐上		1	4	1.0	1.0