基于小生境離散差分演化的粗糙集屬性約簡方法研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、高效的屬性約簡算法是粗糙集理論在智能決策和數(shù)據(jù)挖掘等領域應用的必要基礎。有研究者已經(jīng)從理論上證明找出一個信息系統(tǒng)的最小約簡是一個屬性組合的爆炸性增長問題,不存在統(tǒng)一并且高效規(guī)范的約簡算法。因此,探求更為有效的屬性約簡算法,快速地找到更多的最優(yōu)約簡或次優(yōu)約簡,使得算法的時間復雜度與空間復雜度更低,是粗糙集理論深入研究的重要課題。
　　 本文首先闡述了粗糙集、差分演化和小生境等基礎理論知識,研究了粗糙集理論的屬性約簡一般方法,如基于

2、差別矩陣的屬性約簡算法、基于差別函數(shù)的屬性約簡算法和基于屬性依賴度的屬性約簡方法等,重點研究了基于屬性依賴度的差分演化屬性約簡方法,同時也分析比較了各約簡算法的優(yōu)缺點。在分析和研究的基礎上,針對原始的差分演化屬性約簡算法可能出現(xiàn)早熟現(xiàn)象而容易陷入局部最優(yōu)解的情況,設計出了一種新的基于屬性依賴度的小生境離散差分演化粗糙集屬性約簡算法。該算法主要特點是將生物學中小生境的概念引入到粗糙集屬性約簡中,采用基于類似于淘汰模式的小生境排斥運算機制,

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