基于模糊粗糙集和蜂群算法的属性约简

• 作者: 张登福 张立东 李洋 毕笃彦 王世强 王占领 雍霄驹
• 来源期刊: 中南大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 属性约简 粗糙集理论 模糊粗糙集 依赖性 人工蜂群算法
• 年，卷（期）: 2013,（1）
• 所属期刊栏目: 机械工程·控制科学与工程
• 页码范围: 172-178
• 页数: 7页
• 分类号: TP181
• 字数: 5928字
• 语种: 中文

摘要

为获取连续属性数据集的最小属性子集,提出一种基于模糊粗糙集和人工蜂群算法的约简方法.首先由边缘蕴含算子和t-模给出集合的模糊粗糙近似,以下近似构建模糊粗糙正域,并据此确定决策属性对条件属性集的依赖度,然后通过依赖度和约简率构建能够反映属性集大小和重要性的目标函数,将属性约简问题转化为优化问题,最后以目标函数为迭代准则,利用人工蜂群优化算法完成数据集的属性约简.仿真结果表明:该方法在不降低分类正确率的同时,可以有效降低属性维数.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张登福	空军工程大学工程学院	42	307	10.0	15.0
2	毕笃彦	空军工程大学工程学院	282	3094	27.0	43.0
3	李洋	空军工程大学工程学院	5	35	3.0	5.0
4	雍霄驹	空军工程大学工程学院	16	146	7.0	11.0
5	张立东	空军装备研究院雷达与电子对抗研究所	7	40	4.0	6.0
6	王占领	空军工程大学工程学院	10	61	5.0	7.0