本文選題：粗糙集　切入點：屬性約簡　出處：《計算機工程與應(yīng)用》2017年24期

【摘要】：粗糙集理論是模式識別和機器學(xué)習(xí)的重要內(nèi)容,屬性約簡是粗糙集理論中核心步驟。然而傳統(tǒng)的粗糙集理論對數(shù)據(jù)集進(jìn)行屬性約簡,計算復(fù)雜度高,容易陷入局部最優(yōu)解。提出了一種新型灰狼優(yōu)化算法的粗糙集屬性約簡技術(shù),可以很好地解決傳統(tǒng)粗糙集理論出現(xiàn)的弊端。同時為了驗證算法的可行性,采用國際通用UCI數(shù)據(jù)庫進(jìn)行驗證,與兩種傳統(tǒng)的屬性約簡方法進(jìn)行對比分析。實驗結(jié)果表明,該方法屬性約簡個數(shù)少,識別精度高,證明該方法切實可行,操作簡單。
[Abstract]:Rough set theory is an important part of pattern recognition and machine learning. Attribute reduction is the core step in rough set theory. It is easy to fall into the local optimal solution. A new grey wolf optimization algorithm named rough set attribute reduction technique is proposed, which can solve the disadvantages of traditional rough set theory and verify the feasibility of the algorithm. Compared with two traditional attribute reduction methods, this method is verified by international general UCI database. The experimental results show that the method has less number of attribute reduction and high recognition accuracy, and proves that the method is feasible and simple to operate.
【作者單位】： 河北工業(yè)大學(xué)電子信息工程學(xué)院;河北工業(yè)大學(xué)大數(shù)據(jù)重點實驗室;
【基金】：河北省自然科學(xué)基金(No.E2016202341) 河北省高等學(xué)�？茖W(xué)技術(shù)研究項目(No.BJ2014013)
【分類號】：TP18

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 周軍,張慶靈,陳文實;覆蓋粗糙集的一般化[J];東北大學(xué)學(xué)報;2004年10期

2 邱兆雷;范穎;王愛云;;粗糙集理論及進(jìn)展[J];信息技術(shù)與信息化;2006年05期

3 徐偉華;張文修;;覆蓋廣義粗糙集的模糊性[J];模糊系統(tǒng)與數(shù)學(xué);2006年06期

4 石杰;;粗糙集理論及其應(yīng)用研究[J];科技信息;2008年33期

5 唐彬;;粗糙集理論和應(yīng)用研究[J];內(nèi)江科技;2008年03期

6 胡軍;王國胤;;覆蓋粗糙集的模糊度[J];重慶郵電大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2009年04期

7 燕紅文;康向平;張麗;;依賴空間與粗糙集理論[J];農(nóng)業(yè)網(wǎng)絡(luò)信息;2009年09期

8 林國平;;覆蓋廣義粗糙集與信任函數(shù)[J];漳州師范學(xué)院學(xué)報(自然科學(xué)版);2010年02期

9 王石平;祝峰;朱培勇;;基于抽象相關(guān)關(guān)系的粗糙集研究[J];南京大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2010年05期

10 成新文;陳國超;李琦;;關(guān)于粗糙集的理論及應(yīng)用研究[J];煤炭技術(shù);2010年10期

相關(guān)會議論文 前10條

1 鄒剛;滕書華;孫即祥;陳森林;敖永紅;;一種粗糙集優(yōu)化協(xié)同原型模式約簡分類方法[A];第十四屆全國信號處理學(xué)術(shù)年會(CCSP-2009)論文集[C];2009年

2 葛麗;傅彥;;粗糙集在科學(xué)數(shù)據(jù)屬性約簡中的應(yīng)用[A];第二十一屆中國數(shù)據(jù)庫學(xué)術(shù)會議論文集（技術(shù)報告篇）[C];2004年

3 陳雪飛;;粗糙集分類中耦合數(shù)據(jù)的處理方法研究[A];2008年全國開放式分布與并行計算機學(xué)術(shù)會議論文集(上冊)[C];2008年

4 肖健梅;蘆曉明;王錫淮;;集裝箱起重機防搖系統(tǒng)粗糙集控制[A];第二十六屆中國控制會議論文集[C];2007年

5 王印松;馮康;;主汽溫調(diào)節(jié)系統(tǒng)性能評價的粗糙集實現(xiàn)方法[A];第二十七屆中國控制會議論文集[C];2008年

6 卓明;王麗珍;譚旭;;基于粗糙集近似集擴(kuò)展的規(guī)則提取算法[A];第十七屆全國數(shù)據(jù)庫學(xué)術(shù)會議論文集（技術(shù)報告篇）[C];2000年

7 董廣軍;張永生;戴晨光;范永弘;;基于粗糙集的多源信息融合處理技術(shù)[A];第三屆全國信息獲取與處理學(xué)術(shù)會議論文集[C];2005年

8 李雄;李勝利;徐宗昌;;基于粗糙集理論的狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷(英文)[A];第三屆全國信息獲取與處理學(xué)術(shù)會議論文集[C];2005年

9 袁瑗;黃河清;;基于粗糙集輔助推理的故障診斷專家系統(tǒng)[A];全國自動化新技術(shù)學(xué)術(shù)交流會會議論文集（一）[C];2005年

10 孫亮;楊飛;于建均;陳梅蓮;;一種基于指數(shù)粗糙集合的變精度控制器應(yīng)用研究[A];第25屆中國控制會議論文集（下冊）[C];2006年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

1 馬希驁;概率粗糙集屬性約簡理論及方法研究[D];西南交通大學(xué);2014年

2 唐孝;基于粗糙集的知識發(fā)現(xiàn)方法及其在ECG信號識別中的應(yīng)用[D];電子科技大學(xué);2015年

3 曾凱;鄰域�；植谟嬎愕年P(guān)鍵技術(shù)研究與應(yīng)用[D];電子科技大學(xué);2015年

4 王永生;基于粗糙集理論的動態(tài)數(shù)據(jù)挖掘關(guān)鍵技術(shù)研究[D];北京科技大學(xué);2016年

5 馬周明;基于邊界域的多粒度粗糙集及其相關(guān)度量[D];河北師范大學(xué);2017年

6 孔芝;粗糙集理論若干問題的研究與應(yīng)用[D];東北大學(xué);2009年

7 秦中廣;基于粗糙集的交叉研究及其在中醫(yī)診斷的應(yīng)用[D];華南理工大學(xué);2002年

8 劉少輝;知識發(fā)現(xiàn)中粗糙集理論的研究[D];中國科學(xué)院研究生院（計算技術(shù)研究所）;2003年

9 鄧大勇;基于粗糙集的數(shù)據(jù)約簡及粗糙集擴(kuò)展模型的研究[D];北京交通大學(xué);2007年

10 孫英娟;基于粗糙集的分類方法研究[D];吉林大學(xué);2011年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 江飛;粗糙集神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷方法研究[D];西安石油大學(xué);2015年

2 張德齊;基于粗糙集理論的電機故障診斷方法研究[D];渤海大學(xué);2015年

3 聶萌瑤;基于泛系串并模型的粗糙集概念擴(kuò)展與拓?fù)淇臻g[D];蘭州大學(xué);2015年

4 孫宇航;粗糙集屬性約簡方法在醫(yī)療診斷中的應(yīng)用研究[D];蘇州大學(xué);2015年

5 車世遠(yuǎn);基于群搜索優(yōu)化粗糙集的腦科學(xué)數(shù)據(jù)研究[D];大連海事大學(xué);2015年

6 邊松珍;簡易覆蓋及基于覆蓋的粗傳播[D];山東大學(xué);2015年

7 張雷;基于粗糙集和SVM的體域網(wǎng)健康評估方法研究[D];浙江師范大學(xué);2015年

8 張寧;基于粗糙集的代價區(qū)間與多人三支決策的研究[D];浙江師范大學(xué);2015年

9 樊兵嬌;基于證據(jù)理論的知識發(fā)現(xiàn)與不確定性研究[D];重慶理工大學(xué);2015年

10 程鈺;基于粗糙集的屬性選擇系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[D];山西大學(xué);2015年

，

本文編號：1664129