改進的粗集屬性約簡的啟發(fā)式算法

提出了一種改進的粗集屬性約簡的啟發(fā)式算法.尋找粗集理論的最小屬性約簡已經(jīng)被證明是NP難題,一般采用啟發(fā)式算法來尋找近似最優(yōu)解,但求得的約簡有冗余屬性存在的問題.針對一般啟發(fā)式算法的不完備性,利用粗集理論中的屬性依賴度和屬性重要度,構造啟發(fā)式信息,并在算法中增加了消除冗余的二次約簡過程,得到一種改進的啟發(fā)式算法.最后通過實際算例分析,驗證了該改進算法的有效性.

作 者： 李珊 肖懷鐵 付強 LI Shan XIAO Huai-tie FU Qiang   作者單位： 國防科學技術大學電子科學與工程學院ATR實驗室,長沙,410073  刊 名： 電光與控制  ISTIC PKU 英文刊名： ELECTRONICS OPTICS & CONTROL  年，卷(期)： 2006 13(4)  分類號： V247  關鍵詞： 粗集理論   屬性約簡   啟發(fā)式算法  

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