王军霞
- 作品数：5 被引量：9H指数：2
- 供职机构：江南大学通信与控制工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金教育部科学技术研究重点项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于遗传算法的Parzen窗离散化方法被引量：1
- 2006年
- 为解决连续属性无法直接用于粗糙集理论中这一问题,将Parzen窗方法和遗传算法相结合,提出了一种全新的属性离散化方法。该方法首先选取较多个断点将连续属性分为较多类,然后结合粗糙集理论的一致性要求和Parzen窗所反映的离散结果稳定性指标定义遗传算法的适值函数。仿真结果表明:使用该方法得到的离散结果能得到较少个断点,并且保持数据原有的分类能力。
- 王军霞杨慧中丁锋
- 关键词：粗糙集离散化PARZEN窗遗传算法断点
- 基于二进制粒子群优化的决策系统属性离散化
- 为解决连续属性无法直接用于粗糙集理论的问题,依据粗糙集连续属性离散化的根本要求,提出了一种基于二进制粒子群优化算法(Binary Particle Swarm Optimization,Binary PSO)的属性离散化...
- 姜永森王军霞杨慧中
- 关键词：粗糙集理论粒子群决策系统属性离散化优化算法
- 文献传递
- 应用遗传算法求解粗糙集的知识约简
- 从知识表达系统出发,结合粗糙集理论的依赖度定义,提出了知识约简的转化定理,并应用遗传算法,进行知识的相对约简.同时,在适值函数的选取上引入了惩罚函数和罚系数,从而保证所求的约简在包含最少而非零个属性的基础上有较大的依赖度...
- 王军霞杨慧中
- 关键词：粗糙集知识约简遗传算法知识表达
- 基于二进制粒子群优化的决策系统属性离散化被引量：4
- 2008年
- 为解决连续属性无法直接用于粗糙集理论的问题,依据粗糙集连续属性离散化的根本要求,提出了一种基于二进制粒子群优化算法(Binary Particle Swarm Optimization,BinaryPSO)的属性离散化方法。该方法将二进制粒子视为断点子集,最小化断点集中的断点个数作为优化目标,粗糙集属性分类精度作为约束条件。其中,适应函数的定义保证了在尽量减少决策系统信息损失的前提下,得到简化的决策系统。仿真结果表明,该方法得到的离散结果包含较少的断点个数,并且保持了较高的分类能力。
- 姜永森王军霞杨慧中
- 关键词：粗糙集离散化粒子群
- 一种综合信息熵和遗传算法的知识约简方法被引量：4
- 2006年
- 针对粗糙集理论核心内容之一的知识约简问题,本文结合信息论有关知识,给出了粗糙集理论中一些概念和运算的信息表示,并利用遗传算法作为约简工具,提出了一种知识相对约简的方法．为使所得约简相对最优,将条件信息熵的重要性定义融入了适值函数中．同时,在适值函数的选取上引入了惩罚函数和罚系数,从而保证所求的约简在包含最少而又非零个属性的基础上保持原有的分类能力．通过实例分析可看出,该算法对求解约简问题是快速有效的．
- 杨慧中王军霞丁锋
- 关键词：粗糙集知识约简信息熵遗传算法
