何明,冯博琴,马兆丰,傅向华

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摘要(Abstract)：

属性约简是知识发现中的关键问题之一 .为了能够有效地获取决策表中属性最小相对约简 ,提出了一种在优化初始群体基础上提高算法性能的启发式遗传算法 .首先 ,通过构造一个新的算子 ,将信息论角度定义的属性重要性度量作为启发式信息 ,来描述所选择的属性子集对论域中确定分类子集的影响 ;接着 ,以此为基础并结合遗传算法 ,选择一些经过优化的染色体作为初始群体 ,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 .最后 ,从理论上对算法做了分析 ,证明了新算子所选择的属性子集对原有属性分类能力保持不变 .试验分析表明 ,该算法能有效地对决策表属性进行约简

关键词(KeyWords)： 粗糙集;属性约简;遗传算法;启发式信息

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家高技术研究发展计划资助项目 (2 0 0 3AA1Z2 6 10 )

作者(Author): 何明,冯博琴,马兆丰,傅向华

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