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摘要:
在决策粗糙集中,由于引入了概率阈值,属性增加或减少时,正域或者非负域有可能变大、变小或者不变,即属性的增减与决策域(正域或非负域)之间不再具有单调性.分析结果表明,现有的基于整个决策域的属性约简定义可能会改变决策域.为使决策域保持不变,引入了正域分布保持约简与非负域分布保持约简的概念.此外,决策域的非单调性使得属性约简算法必须检查一个属性集合的所有子集.为了简化算法设计,提出了正域和非负域分布条件信息量的定义,并证明其满足单调性,从而为设计决策域分布保持约简的启发式计算方法提供了理论基础.为了进一步获得最小约简,提出一种基于遗传算法的决策域分布保持启发式约简算法,并在两种单调的决策域分布条件信息量基础上构造了新算子,即修正算子,确保遗传算法找到的是约简而不是约简的超集.对比实验从分类正确率与误分类代价两个方面都反映了决策域分布保持约简定义的合理性,并且,所提出的遗传算法在大多数情况下都找到了最小约简.distribution preservation reduction. Experimental results verify the effectiveness of decision region distribution preservation reduction and show the efficiency of the genetic algorithm to solve the minimum attribute reduction problem.
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文献信息
篇名 决策域分布保持的启发式属性约简方法
来源期刊 软件学报 学科 工学
关键词 决策粗糙集模型 决策域分布保持约简 遗传算法 属性约简 启发式方法
年,卷(期) 2014,(8) 所属期刊栏目 模式识别与人工智能
研究方向 页码范围 1761-1780
页数 20页 分类号 TP181
字数 17072字 语种 中文
DOI 10.13328/j.cnki.jos.004507
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 马希骜 西南交通大学信息科学与技术学院 1 32 1.0 1.0
2 王国胤 5 80 4.0 5.0
3 于洪 1 32 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
决策粗糙集模型
决策域分布保持约简
遗传算法
属性约简
启发式方法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
软件学报
月刊
1000-9825
11-2560/TP
16开
北京8718信箱
82-367
1990
chi
出版文献量(篇)
5820
总下载数(次)
36
总被引数(次)
226394
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
重庆市自然科学基金
英文译名:
官方网址:http://law.ddvip.com/law/2006-09/11584979384040.html
项目类型:重点项目
学科类型:
论文1v1指导