文档介绍：基于遗传算法的粗糙集属性约简研究摘要粗糙集理论是继概率论、模糊集理论、证据理论之后的又一个处理含糊性和不确定性的数学工具。属性约简算法是粗糙集理论的核心内容。粗糙集属性约简的研究在知识获取、机器学习、模式识别、决策分析、模型建立等实际应用中有重要的意义;但是,,因此,研究更为有效的属性约简算法,有效地获取较优的属性约简,降低算法的时间复杂度,寻求快速的约简算法仍是粗糙集理论的主要研究课题之一。本文对基于遗传算法的粗糙集属性约简算法进行了研究。本文首先介绍了粗糙集理论的基本概念和遗传算法的相关知识。对粗糙集理论中基于区分矩阵、属性重要度、属性依赖度的属性约简算法以及启发式遗传约简算法进行了系统综述,并且对各种算法进行了比较分析。在对粗糙集理论和遗传算法的研究基础上,通过分析比较现有的遗传约简算法,吸收算法的优点,并且加以改进,提出了一种基于属性依赖度的遗传约简算法的改进算法。本算法的主要特点在于:一是在适应度函数中引入了决策属性对条件属性的依赖度,使算法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,也保证了所求约简既含较少的属性又保证分类质量,能够获得最佳的搜索效果。二是对传统遗传算法中随机产生的二进制初始种群加以改进,用属性核加以限制,以增强遗传算法的局部搜索能力,缩短算法的计算时间,并提高决策表属性约简结果的准确性。三是在遗传算法的遗传算子的基础上,新算法进行了局部优化策略,增加了修正校验算子,采用了基于属性依赖度的重要度修正策略,使得算法在局部空间能够得到一个较优解,保证遗传算法的全局搜索在有效的可行解空间进行。该算法通过数据实验分析,证明是求解知识约简问题的快速有效方法。关键词:粗糙集理论:遗传算法;属性约简;属性依赖度;遗传属性约简
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图表清单囤典型的遗传算法运算过程示意图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图甀局部优化策略流程图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..图遗传约简算法的流程图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯荼韑⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..荼⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯菔笛榻峁表经过遗传属性约简的怼表实验结果比较表实验结果比较表
一名;壶吖嘲榔期:夕年埘日搠期:夕年赂签字日期:。月独创性声明学位论文版权使用授权书也不包含为获褥金口墨王业太堂或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作本学位论文作者完全了解盒胆兰些盔堂有关保留、使用学位论文的规定,有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅或借阗。本人授权金ɡ夹塞堂可以将学位论文的全部或部分论文内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。C艿难宦畚脑诮饷芎笫视帽臼谌ㄊ学位论文者签名:学位论文作者毕业后去向:工作单位:通讯地址:本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知,除了文中特别加以标志和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签字;电话:邮编:
致谢本篇论文是在我的导师刘业政教授的悉心指导下完成的。三年以来,刘老师在学业上一直对我严格要求,生活上给予我无微不至的关怀。我所取得的每一点进步、每一点成绩都离不开刘老师的谆谆教诲。刘老师严谨的治学作风、勤勉的工作方式、诲人不倦的教学态度以及广博的知识,都让我受益匪浅。值此论文完成之际,我谨向导师刘业政教授表示最诚挚的感谢,并致以深深的敬感谢合肥工业大学管理学院和研究生院领导、老师们对我的关心和帮助。感谢合肥工业大学电子商务研究所为本人提供的研究条件,感谢杨善林、赵慧芳、梁昌勇、刘心报、倪志伟、李兴国、何建民、左春荣、张结魁、赵勇和魏婧等老师对我的关心、指导和帮助。感谢电子商务研究所的林文龙、王华娴、杨慧、姜元春、徐德鹏、王卫、杨洁琼、马向辉、焦宁、钟扬、郑蕊、唐亮、徐建华、谢珩、余智学、鲁建敏等师兄师姐、师弟师妹对我研究工作的指导帮助和生活上的支持鼓励,同时感谢与我相处七年的同学们,他们在我的学习和生活中给予了极大的关怀和帮助,在此向他们致以诚挚的谢意衷心感谢对本论文进行评审、提出宝贵意见的各位专家。在此也向我的父母及家人表示深深的感激,感谢他们含辛茹苦的养育之恩,感谢他们一直以来对我的支持、理解和关爱。最后,感谢所有关心和帮助过我的人们。作者:郭春根年意。
第一章绪论侍獾奶岢粗糙集理论是继概率论、模糊集理论、证据理论之后的又一个处理含糊性和不确定性的数学工具。其主要思想就是在保持分类能力不变的前提下,通过知识约简,导出问题的决策或分类规则。该理论不需要任何附加的信