基于GA-PSO的粗糙集属性约简算法

• 作者: 刘素军 戴上平 郑素菲
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 粗糙集 属性约简 GA-PSO 核
• 年，卷（期）: 2015,（2）
• 所属期刊栏目: 数据挖掘
• 页码范围: 397-401
• 页数: 5页
• 分类号: TP311.13
• 字数: 4512字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2015.02.032

摘要

属性约简是粗糙集合研究的重要内容之一.为了能够有效地获取决策表中属性最小相对约简,提出了一种基于GA-PSO的属性约简算法.该算法以条件属性对决策属性的支持度为基础,求解核属性,把所有的条件属性(除去核属性)加入粒子群算法的初始种群中,并用遗传算法对不满足适应度条件的粒子进行交叉变异操作.实验结果表明,该算法在加强局部搜索能力的同时保持了该算法全局寻优的特性,能够快速有效地获得最小相对属性集.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	戴上平	华中师范大学计算机学院	14	174	9.0	13.0
2	刘素军	华中师范大学计算机学院	1	18	1.0	1.0
3	郑素菲	华中师范大学计算机学院	1	18	1.0	1.0