基于粗糙集理论的遗传属性约简算法研究-论文.pdf

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1、第28卷第3期江苏科技大学学报(自然科学版)Vo1．28N。．32014年6月JournalofJiangsuUniversityofScienceandTechnology(NaturalScienceEdition)Jun．2014doi：10．3969／j．issn．1673—4807．2014．03．014基于粗糙集理论的遗传属性约简算法研究孙玲芳，许锋2，周家波，侯志鲁(1．泰州学院数理信息学院，江苏泰州225300)(2．江苏科技大学经济管理学院，江苏镇江212003)(3．江苏科技大学计算机科学与工程学院，江苏镇江212003)

2、摘要：传统的属性约简算法效率低下，容易陷入局部极小值，不适用于大型知识库．文中提出一种基于粗糙集理论的遗传属性约简方法，在传统的属性约简方法基础上对适应度函数、交叉和变异的概率、变异方式和种群修复方式进行了改进．在正域区分对象集的研究基础上，用启发信息设计了一种快速的属性约简算法，并利用Matlab工具进行仿真，将仿真结果与前人研究结果作对比．实验表明此算法优于前人的算法，能够快速高效地对大型知识系统求其约简．关键词：粗糙集；属性约简；属性分类能力；遗传算法；变异方式中图分类号：TP18文献标志码：A文章编号：1673—4807(2014)0

3、3—0271—06StudyofgeneticalgorithmofattributereductionbasedonroughsetSunLingfang，XuFeng，ZhouJiabo，HouZhilu(1．DepartmentofMathematicsandInformationEngineering，TaizhouCollege，TaizhouJiangsu225300，China)(2．SchoolofEconomicandManagement，JiangsuUniversityofScienceandTechnology，Zhe

4、njiangJiangsu212003，China)(3．SchoolofComputerScienceandEngineering，JiangsuUniversityofScienceandTechnology，ZhenjiangJiangsu212003，China)Abstract：TraditionalattributereductionalgorithmeficiencyislOW．ItiseasytofallintoIocalminimumvalueandshallnotbeappliedtothelargedecisiontab

5、le．Thispaperproposesageneticattributereductionmethodbasedonroughsettheory．Comparedwithtraditionalattributereductionmethods，itimprovesthefitnessfunctionthecrossoverprobability，themutationprobabilityandthemutationmethods．Ittakesadvantageofheuristicin—formationindesignaneweffi

6、cientgeneticalgorithmofattributereductionbasedonroughset．ItmakesuseofMatlabtoolstothesimulationandcomparesthesimulationresultswithpredecessorsresearchresults．Theemu—lateexampleandexperimentresultsshowthatthealgorithmcouldcomputetheattributereductionofthedecisiontablequickly

7、andeficiently，especiallyintacklingalargedecisiontable．Keywords：roughset；attributereduction；attributeclassificationability；geneticalgorithm；mutationmethods遗传算法是模拟自然界生物进化过程和机制完备信息表的属性约简算法，并在算法中首次提出求解问题的一类自适应和自组织的人工智能技了相似的概念，但是此算法效率低下也存在早熟的术j．粗糙集理论已在机器学习_3J、数据挖掘J问题．文献[8]将属性核加入

8、遗传算法的初始种和智能决策中取得成功应用．早在90年代学者们群，增加收敛速度，引入决策属性对条件属性的依就利用遗传算法来求解信息系统的属性约简．赖度提高了算法的收敛