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基于改进遗传算法的连续属性离散化方法
  • ISSN号:1000-7024
  • 期刊名称:计算机工程与设计
  • 时间:0
  • 页码:4275-4279
  • 语言:中文
  • 分类:TP398.1[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]中国矿业大学计算机科学与技术学院,江苏徐州221116
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(50674086):江苏省社会发展科技计划基金项目(B52006002):高等学校博士学科点专项科研基金项目(20060290508):中国矿业大学青年科研基金项目(2005A044).
  • 相关项目:煤矿安全监测数据解析整合模型与应用研究
中文摘要:

粗糙集中的离散化要求在保持原有决策系统的不可分辩关系情况下,用尽量少的断点进行离散化,而求取连续属性值的最优断点集合是一个NP难题。把连续属性值离散化问题作为一种约束优化问题,采用一种改进的遗传算法来获得最优解,并针对离散化问题设计了相应的编码方式和交叉方法。实验结果表明,采用改进的遗传算法求解连续属性值最优断点集合是可行的。

英文摘要:

The discretization in the rough set requires that it should be maintained indiscemibility of the original decision-making system, use possible minimum number of breakpoints to discrete, and acquiring an optimal breakpoint set of continuous attributes value is a NP problem. The discretization problem of continuous attribute value as a constrained optimization problem, adopted an improved genetic algorithm to obtain the optimal solution, and designed the corresponding coding and cross method for the issue of discretization. Theex- perimental results show that the adoption of improved genetic algorithm for optimal breakpoint set of continuous attribute value is feasible.

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期刊信息
  • 《计算机工程与设计》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国航天科工集团
  • 主办单位:中国航天科工集团二院706所
  • 主编:汤铭瑞
  • 地址:北京142信箱37分箱
  • 邮编:100854
  • 邮箱:ced@china-ced.com
  • 电话:010-68389884
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-7024
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1775/TP
  • 邮发代号:82-425
  • 获奖情况:
  • 中国科学引文数据库来源期刊,中国学术期刊综合评价数据库来源期刊,中国科技论文统计与分析用期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:45616